LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2

语言模型是对文本进行推理，文本通常是字符串形式，但是模型的输入只能是数字，因此需要将文本转换成数字形式。Tokenization是NLP的基本任务，按照特定需求能把一段连续的文本序列（如句子、段落等）切分为一个字符串序列（如单词、短语、字符、标点等多个单元），其中的元素称为token或词语。具体流程如下图所示，首先将文本句子切分成一个个单元，然后将子单元数值化(映射为向量)，再将这些向量输入到模型

LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2

LLM(Large Language Model, 大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务，包括但不限于翻译、问答、文本摘要、对话、文本分类、情感分析、代码生成、创作辅助等。LLM主要基于Transformer架构，该架构由Vaswani等人在2

Yolov8原理详细解析

ros_arduino_bridge的安装及使用

Yolo(You Only Look Once)是一种one-stage目标检测算法，即仅需要“看”一次就可以识别出图片中物体的class类别和位置。作为one-stage的开山鼻祖，YOLOv1以其简洁的网络结构和GPU上的实时检测速度而一鸣惊人，打破了R-CNN的“垄断”地位，为目标检测领域带来巨大的变革。Yolov1将目标检测任务重新定义为单个回归问题，仅使用一个卷积神经网络直接预测图像的B

Transformers数据增强

使用Yolov8训练自己的数据集

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