在生成式AI的应用中，模型随着尺寸的增大，综合能力一般更强，但需要意识到，并不是所有场景都需要大模型，特别是在资源受限的边缘计算AI需求中。**边缘计算与生成式AI**边缘计算与生成式AI边缘计算是一种将计算资源与处理下沉到更靠近数据源或终端位置，而非在集中的云端中心进行处理的模式。这种方式可以有效降低数据传输与延迟、提升响应速度并保护用户隐私，在智能家居、自动驾驶、工业互联网等领域具有广阔的应用

*******Softmax回归（Softmax Regression）****在Python中实现Softmax函数并进行可视化，可以通过以下步骤完成。****– 对数函数的魅力************Python代码实现了交叉熵损失函数的计算，并通过可视化展示了对于一个三分类问题中，当真实标签为第0类时，********PyTorch框架如何实现Softmax回归模型对Iris数据集进行三分类

简而言之，情感分析（也称为意见挖掘或情绪AI）指的是识别和提取文本数据中的情绪或情感的过程。它能帮助我们洞察人们对特定话题、产品、服务、事件或人物的感受。情感分析可以根据任务的细致程度和复杂性分为不同级别，包括：文档级情感分析：分析整篇文档或文本的整体情绪。例如，通过一篇产品评论，我们可以判断评论者是喜欢还是不喜欢该产品。句子级情感分析：分析文档或文本中每个句子的情感。例如，通过一篇新闻文章，我们

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。本文从大模型的基本概念出发，对大模型领域容易混淆的相关概念进行区分，并就大模型的发展历程、特点和分类、泛化与微调进行了详细解读，供大家在了解大模型基本知识的过程中起到一定参考作用。本文目录如下：· 大模型的定义· 大模型相关概念区分· 大模型的发展历程· 大模型的特点· 大模型的分类· 大模型的泛化与微调1. 大模型的定义大模型是指具有大规模参

LLM 正在逐步改变人们的生活，而对于开发者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发一些具备更强能力、集成LLM 的应用，来便捷地实现一些更新颖、更实用的能力，是一个急需学习的重要能力。这本由吴恩达教授与OpenAI联合推出的《LLM大模型通关课程手册》，从理论到实践带你全方位掌握大模型技术，一共373页PDF，从基础知识到高级应用一一为你剖析。

大模型指的是参数规模超过亿级甚至千亿级的深度学习模型。特点：高容量：能够捕捉复杂模式和分布。通用性：支持多任务、多模态（如文本、图像、音频）学习。可扩展性：在预训练基础上，通过少量样本（Few-shot）或无监督微调（Zero-shot）完成特定任务。

大模型技术架构从纯Prompt的简单对话，到Agent + Function Calling的主动交互，再到RAG的高效检索，最终到Fine-Tuning的深入学习，每一种架构都有其独特的优势和应用场景。理解这些技术架构的特点和适用范围，有助于我们更好地利用人工智能技术来解决实际问题，提升工作和生活的效率。希望通过这篇文章，你能对大模型技术架构有一个更清晰的认识，并在未来的工作和学习中灵活应用这些

核心点是，当前阶段无论是Graph，还是KG，应该跟RAG浅结合，把收益最大化（当然，其中有些观点是应该反复思考的）。关于这块，我后面与聊了不少，并针对KAG这个话题，我觉得兴许存在一些误解，或者我所不掌握的细节，所以我跟梁老师就想着说，是否能够在老刘说NLP技术社区专门讲一次，梁老师欣然答应(特别棒）。所以就迎来了本周二(2024-11-12)，老刘说NLP社区第34讲《OpenSPG-KAG框

大模型的出现激发出了不少新兴岗位，也让越来越多岗位备受人关注。数据标注这个岗位就是其中之一。想了解更多有关数据标注、大模型标注的同学，或许可以看看这篇文章。2022年底，ChatGPT引爆大语言模型，全球科技巨头纷纷入局，后来各家不仅限于自然语言技术，更是将文生图、文生音频、文生视频、图生视频等多模态技术“玩”出了新高度，近期大模型生成的兵马俑，还跳起了“科目三”的热舞。

随着大模型技术的发展，越来越多的人开始进入大模型领域，但大模型作为一门技术，因此它的本质上是一个工具，因此这也让学习大模型有了不同的学习方向。从工具的角度来看，学习一个工具主要有两个方向，一个是使用工具，一个是制造工具；而今天我们主要讲的是后者，也就是怎么制造一个大模型工具，它需要哪些技术基础。大模型基础技术路线‍‍‍下面主要从以下几个技术基础讲解一下大模型的学习路线：‍‍‍‍‍‍‍理论基础‍编程