自 ChatGPT 发布以来，大型语言模型（LLM）已经成为推动人工智能发展的关键技术。近期，机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》，旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程，包括如何创建、训练和调整大型语言模型。对GPT大模

TransBigData是一个为交通时空大数据处理、分析和可视化而开发的Python包。TransBigData为处理常见的交通时空大数据（如出租车GPS数据、共享单车数据和公交车GPS数据等）提供了快速而简洁的方法。TransBigData为交通时空大数据分析的各个阶段提供了多种处理方法,代码简洁、高效、灵活、易用，可以用简洁的代码实现复杂的数据任务。

经过以上的学习步骤，从理论、到具体操作（安装、微调、量化），然后到开发，把LLM的常用的技术就学扎实了，实现了从0到1的突破，用的时间也就是半个月左右，在此基础上，再根据实际情况深入学习，就没什么问题了。

知识图谱是一个语义网络，它表示并关联现实世界中的实体。这些实体通常对应于人物、组织、物体、事件和概念。头实体 → 关系 → 尾实体主语 → 谓语 → 宾语这种网络表示法使我们能够提取并分析这些实体之间存在的复杂关系。知识图谱通常伴随概念、关系及其属性的定义——即本体。本体是一种正式规范，它在目标领域中定义了概念及其关系，从而为网络提供了语义。搜索引擎和其他网络上的自动化智能体使用本体来理解特定网页

neo4j-graphrag 包简化了图检索增强生成（GraphRAG）。在 Neo4j，我们相信将图数据库与向量搜索结合起来代表了 RAG 的下一步发展方向。我们展示了如何使用 neo4j-graphrag 包中的类执行简单的检索查询。未来的文章将探讨其他检索策略以及如何在 GraphRAG 流程中使用不同的 LLM。敬请期待！欢迎您将包集成到您的项目中，并在公众号文章下方分享您的见解。该包代码

Graphusion是一个基于零样本大型语言模型（LLM）的知识图谱构建框架，旨在从自由文本中自动构建高质量的科学知识图谱。该框架主要包含三个关键步骤：种子实体生成、候选三元组抽取和知识图谱融合。以下将对这三个步骤进行详细介绍。

Self-RAG（Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation）是一种新型的检索增强生成框架，旨在提高大型语言模型（LLM）的生成质量和准确性。Self-RAG通过引入“反思标记”（reflection tokens），使得模型能够根据具体需求动态决定是否进行信息检索。这种方法不仅减少了不必要的检索操作，还提高了生成内容的准确性和相关性。

Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention 结构，其中用到的Q, K, V矩阵通过输出进行线性变换得到。

" 大型语言模型在执行任务时产生的出乎意料的行为、思路或想法被称为涌现。然而，一篇 NeurIPS2023 的获奖论文提出了一个观点，即所谓的涌现能力是由于研究者选择的度量标准而产生的，而不是模型行为在规模扩展中发生了根本变化。文章通过数学方法，构建了一种关于大型语言模型涌现能力的替代解释。同时，文章指出涌现能力在模型的规模扩展时可能会以突然而意外的方式出现，而无法通过简单的线性推断进行预测。这说

随着大型语言模型（LLMs）在各个领域的广泛应用，如何有效地在生产环境中部署、管理和维护这些模型成为了至关重要的问题。LLMOps（Large Language Model Operations）应运而生，它涵盖了从模型开发到生产部署、监控和维护的一系列实践、流程和工具。今天我们一起了解一下LLMOps。