这里的Agent 指的是智能体，可以追溯到明斯基的《society of mind》一书。在那本书中，明斯基对Agent的定义有点抽象——“社会中某个个体经过协商后可求得问题的解,这个个体就是agent”。在计算机领域，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体，因此，可以把实体定义为一种从感知序列到实体动作的映射。一般认为，Agent是指驻留在某一环境下，能持续自主地发

在本地运行一个LLM需要几样东西：1.开源LLM：可以自由修改和共享的开源LLM2.推理：在您的设备上以可接受的延迟运行此LLM的能力。

实际上大模型推理的过程更为复杂, 需要处理文本 图像 音视频 等大量非结构化数据 并 转换为 向量数据进行学习 这些数据的向量维度高达上千传统数据库 只能进行行 列 检索向量数据库 将向量数据组成一个 立体高维空间, 在空间中进行模糊检索 能够快速输出权重最高的答案读者福利：如果大家对大模型感兴趣，这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白，想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对

随着科技的迅猛发展，我们站在了一个崭新的历史节点上。工业大模型，这一划时代的技术创新，正以其独特的魅力，引领我们走向新质生产力的新纪元。它如同一把钥匙，打开了通往智能未来的大门，让我们得以突破困境，迎接前所未有的发展机遇。工业大模型，不仅仅是一种技术工具，更是一种生产力的革新。它融合了大数据、人工智能、云计算等前沿技术，将传统工业领域的生产流程、管理模式以及商业模式进行全面升级。通过构建复杂而精细

本文回顾了人工智能大语言模型的发展历程及当前的进展，在深入研究人工智能大语言模型应用模式的基础上，提出商业银行可优先考虑选用产生了涌现现象的中等规模通用大语言模型作为私有云应用基础，结合垂类应用场景需求进行微调，并集成商业银行现有的自然语言处理、计算机视觉、智能语音、知识图谱等多个AI核心技术能力，打造商业银行AI大语言模型能力体系。尽管人工智能大语言模型具有语言理解、内容生成等强大能力，但当前的

注意看，这个男人叫小帅，曾是云计算平台 Heroku 的 Python 架构师，一度是 Github 上 Python 排行榜第一的用户（stars 超过 google、tensorflow、django 等账号）。【----帮助Python学习，以下所有学习资料文末免费领！----】他有一段从技术肥宅逆袭成为文艺高富帅的励志经历。再看他的个人主页 www.kennethreitz.org 上的标

国内外目前有很多大语言模型，如GPT3、GPT4、ChatGLM、Llama、Baichuan、PanGu等，在自然语言处理任务中各有千秋。在面对具体的任务时，我们需要对大语言模型在已有的基础上进行，通过相应的监督语料进行训练、微调等，以获得适应下游任务的模型。自从GPT、EMLO、BERT的相继提出，以Pre-training + Fine-tuning 的模式在诸多自然语言处理(NLP)任务中

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在近两年内，有关 LLM 的研究进展很快，每天几乎都有新的语言模型发布（隐藏的 GPT-5，Llama3，Qwen1.5，Mixtral 8x22B 和 Claude 3 等等等等），它们的性能和效果似乎每天都在持续提升。然而，令人震惊的是，大多数现代 LLM 所使用的架构与最初的 GPT 模型非常相似。从模型架构角度出发，LLM 的一个关键组成部分一直保持不变，那就是 Transformer 架

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