自从ChatGPT在短短一年半内将生成式AI推向主流以来，科技行业掀起了一股前所未有的变革浪潮。从谷歌到亚马逊，从百度到阿里，全球科技巨头纷纷加大在AI领域的投入，这也直接影响了招聘市场。大模型相关的岗位数量显著增长，年薪更是达到了80万至90万元人民币的高位。在这样的背景下，学习AI已成为程序员提升自身竞争力的重要途径。随着AI技术的飞速发展，越来越多的开发者意识到掌握AI技能的重要性。一部分人

在前瞻性布局培育新质生产力进程中，人工智能、先进计算等新一代信息技术逐渐实现与千行百业的相互渗透及深度融合，以“大模型+大数据+大算力”特征为代表的大智能领域全线发展高歌猛进，集成电路、绿色能源、生命科学等科技创新领域蓬勃发展。与之对应，相应前沿技术岗位人才在科技攻“尖”、产业向“新”进程中扮演关键角色。以ChatGPT为代表的生成式AI横空出世，头部企业抢先布局，积极探索生成式AI大模型的赋能边

国内外最强大语言模型：ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能高效完成信息检索、科研应用、论文写作、助力顶刊、创意灵感、写作翻译、论文润色、图片生成、科研绘图、数据分析、代码生成、成果发表、课题申报、邮件、脚本、文案、翻译等任务。ChatGPT在各个领域具有广泛的应用前

Transformer是用于自然语言处理的神经网络架构。自然语言处理的英文全称为Natural Language Processing，简称NLP。在大数据和人工智能时代，机器学习和深度学习已经成为各行各业解决问题的有效方法，自然语言处理，是深度学习的重要应用领域之一。而自然语言处理这个研究领域在过去20年中发生了翻天覆地的变化，从传统的自然语言处理方法到深度学习方法，再到目前的Transform

编码器-解码器注意力：在“编码器-解码器注意力”层中，查询来自前一层解码器，而记忆键和值则来自编码器的输出。这使得解码器中的每个位置都能关注输入序列中的所有位置。这模仿了序列到序列模型中典型的编码器-解码器注意力机制。

在本篇博客文章中，我们展示了利用不同的嵌入式系统和重新排序工具来评价和增强信息检索性能的方法。以下是我们的最终结论：•嵌入式系统**OpenAI**和**Voyage**的嵌入式系统，在配合时，无论是在命中率还是 MRR 上都设定了高标准。•重新排序工具: 重新排序工具，尤其是，其重要性不言而喻。它们在提升多种嵌入式系统的 MRR 中起到了关键作用，彰显了其在优化搜索结果方面的重要性。•基础至关重

Transformer的Softmax函数：用于将原始注意力分数转换为输入标记的概率分布。这种分布将较高的注意力权重分配给更相关的标记，并将较低的权重分配给不太相关的标记。Transformers通过Softmax在生成输出时，使用注意力机制来权衡不同输入标记的重要性。

训练大模型都是用GPU来训练。其实CPU也能用来训练，只是比较慢，图中绿色的部分是真正用来计算的，在CPU中计算单元（用来计算的部分）占用的比例很小（还有缓存、控制单元占用的比例比较多）。

腾讯混元大模型接入地址https://console.cloud.tencent.com/hunyuan/start点击创建密钥，到新页面，新建密钥也可以到调试界面进行调试使用，在最开始表格中的文档查看，进去点击调试好了，选择你的代码复制到本地即可。

在这个科技日新月异的时代，人工智能（AI）的浪潮汹涌澎湃，其中大模型作为核心推手，正在重新定义技术的边界。然而，在这些庞然大物的背后，隐藏着一个鲜为人知的秘密武器——大模型Prompt提示工程，它如同一把神奇的钥匙，为我们打开了通往AI高效应用的大门，让驾驭智能变得前所未有的轻松与自如。至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模