这次满足大家的需求，我将手把手带你利用dify的工作流编排能力和大型语言模型（LLM），搭建一个能“听懂”我们自然语言指令，自动查询数据库、判断图表类型，并最终生成酷炫Echarts图表的数据可视化助手！

llm-viz的主要目标是展示大型语言模型（LLM）的工作流程和内部机制。具体来说，它提供了一个GPT风格网络的工作实现的3D模型，即OpenAI的GPT-2、GPT-3（以及可能的GPT-4）中使用的网络拓扑结构的可视化。通过这个项目，用户可以更直观地理解LLM的内部架构和工作原理。在llm-viz中，显示的第一个具有工作权重的网络是一个微小的网络，用于对字母A、B和C的小列表进行排序。这个演示

自8月底训好自己的1.5B的LLM后，一直都没有发布一个完整的技术报告，不少小伙伴私信我催更，千呼万唤始出来。

在介绍原理前，我们来再次回顾一下一个类似于chatGPT这样大模型的训练流程。

为促进最新研究成果的传播与交流，CCF语音对话与听觉专委在专委会微信公众号启动论文导读栏目，定期分享最新语音、对话与听觉相关研究方向论文。本期分享一篇发表在INTERSPEECH2024上的构音障碍语音识别方面的文章。本导读论文栏目持续征稿中，欢迎踊跃投稿，投稿方式请参见文末指南。】江怡聪1，王天资2，谢旭荣1，刘娟3，孙伟1，燕楠3，陈辉1，王岚3，刘循英2，田丰1】1中国科学院软件研究所，2香

无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。像GPT-3.5和GPT-4这样的模型使用的方法与旧模型（比如GPT-2）会有不同，不同的token算法对于相同的输入文本会产生不同的token序列。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。通过该网站工具

AI大模型与仿真测试契合度非常高，从某种意义上来讲，仿真本身就是在做生成数据的事情。当然也有业内仿真专家持不同意见，他们认为，使用大模型的核心目的不是为了生成新的数据，而是帮助用户更快捷地通过自然语言的方式提高场景制作的效率。仿真测试基本都是建立在物理学的基础之上，现在AI也开始逐渐渗透并融入到仿真测试之中。“AI和物理科学其实就是描述世界本质的两种不同方式：一种是用近似的方式；另外一种是用抽象的

作为非科班小白，一开始接触大模型相关知识属于兴趣使然，随着看的论文和报告越来越多，一直想要动手去实践大模型，但又无从下手。相信很多同学与当初的我有相同的境遇，本文将手把手教会您如何部署和微调大模型，踏出实践的第一步。01微调技术介绍微调（Fine-tuning）是指通过特定领域数据对预训练模型进行针对性优化，以提升其在特定任务上的性能。微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大

LLM（Large Language Model，大型语言模型）是指基于大规模数据和参数量的语言模型。Transformer架构：大模型LLM常使用Transformer架构，它是一种基于自注意力机制的序列模型。Transformer架构由多个编码器层和解码器层组成，每个层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。这种架构可以捕捉长距离的依赖关系和语言结构，适用于处理大规模语言数据。自注意力机制（Se

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。LLM是一种人工智能技术，可以生成类似人类语言的文本，而LLM智能体则是一种扩展了LLM的系统，它可以执行更复杂的任务，例如搜索信息、使用工具和执行操作。由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗