多頭潛在注意力，這可是個大家伙，得好好聊聊！想象一下，你正在處理一堆復(fù)雜的數(shù)據(jù)，就像是面對著一座混亂不堪的寶藏山，每個數(shù)據(jù)點都是一塊閃閃發(fā)光的寶石，但它們卻雜亂無章地堆放在一起。這時，多頭潛在注意力機制就像是一位身懷絕技的探險家，它帶著一堆神奇的分身（也就是那些“頭”），準(zhǔn)備深入這座寶藏山，尋找那些隱藏的寶藏。這些分身，哦不，這些“頭”們，每個都有自己獨特的視角和技能。它們會將這座混亂的寶藏山...

隨著我們踏上創(chuàng)建智能語言模型的旅程，建立堅實的自然語言處理（NLP）基礎(chǔ)至關(guān)重要。NLP是人工智能的一個分支，專注于計算機與人類語言之間的交互。通過理解NLP的基本原理，我們可以構(gòu)建更有效的語言模型，使其能夠以自然且易于理解的方式理解和生成語言。在本節(jié)中，我們將探討諸如分詞、詞性標(biāo)注和句法分析等關(guān)鍵概念，這些概念構(gòu)成了NLP的基礎(chǔ)。分詞：分詞是將文本分解為稱為標(biāo)記的個體單元的過程。這些標(biāo)記可以是單詞、短語...

在深度學(xué)習(xí)的廣闊天地里，我們時常追求模型的高效與精準(zhǔn)。精兵簡政，這一理念在專家混合架構(gòu)MoE中得到了淋漓盡致的體現(xiàn)。MoE，即MixtureofExperts，專家混合架構(gòu)，它的核心思想在于將復(fù)雜的任務(wù)拆解為多個子任務(wù)，每個子任務(wù)由專門的“專家”模型負(fù)責(zé)處理。這種架構(gòu)的優(yōu)勢在于，它可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的不同特點，動態(tài)地選擇最合適的專家進行處理，從而在保證模型性能的同時，降低了計算復(fù)雜度和資源消耗。正如古人所言，“多兵不...

GRPO算法全稱是GroupRelativePolicyOptimization，是一種針對無需獎勵的強化學(xué)習(xí)人類反饋（RLHF）任務(wù)的算法。其核心思想是通過分組相對策略優(yōu)化來改進模型的表現(xiàn)。想象一下——你是一位野心勃勃的大廚，參加了一場神秘的烹飪大賽。這場比賽的規(guī)則卻讓你一頭霧水：?你不能嘗自己做的菜?沒有人給你打分?沒有評委點評你是“人間黑暗料理”還是“米其林之光”你心想：這還怎么玩？瞎做一通全靠運氣？別急，這時候你靈機一動——...

?模型上下文協(xié)議（MCP,ModelContextProtocol）是Anthropic在2024年提出的一種開放標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，用于標(biāo)準(zhǔn)化AI模型與外部工具和數(shù)據(jù)源的集成方式?？梢詫CP類比為AI世界中的“USBC接口”：它為大型語言模型（LLM）連接各種工具和數(shù)據(jù)源提供了一種統(tǒng)一的方法。MCP使用JSONRPC2.0作為消息格式，在客戶端和服務(wù)器之間傳遞請求和響應(yīng)。本示例將展示如何使用Python實現(xiàn)一個最基礎(chǔ)的MCP協(xié)議，包括MCP服務(wù)器和MCP客戶端兩部分。我們將支持...

提示指南?在本課中，您將練習(xí)兩個提示原則及其相關(guān)策略，以便為大型語言模型編寫有效的提示。設(shè)置加載API密鑰和相關(guān)的Python庫。在本課程中，我們提供了一些代碼來為您加載OpenAIAPI密鑰。importopenaiimportosfromdotenvimportloaddotenv,finddotenvloaddotenv(finddotenv())openai.apikeyos.getenv('OPENAIAPIKEY')輔助函數(shù)在本課程中，我們將使用OpenAI的??gpt3.5turbo??模型和聊天完成端點。此??helper???函數(shù)將...

序幕隨著對大型語言模型（LLMs）的興趣激增，許多開發(fā)人員和組織正忙于構(gòu)建應(yīng)用程序，以利用他們的力量。但是，當(dāng)預(yù)訓(xùn)練LLMs的開箱即用沒有按預(yù)期或希望執(zhí)行時，關(guān)于如何提高LLM應(yīng)用程序性能的問題就來了。最終，我們到了問自己的地步：我們應(yīng)該使用檢索增強生成（RAG）還是模型微調(diào)來改善結(jié)果？在深入研究之前，讓我們揭開這兩種方法的神秘面紗：RAG：這種方法將檢索（或搜索）的能力集成到文本生成中LLM。它結(jié)合了一個檢索器...

當(dāng)查看大型語言模型（LLMs）的最新發(fā)布時，你經(jīng)常會看到標(biāo)題中帶有“MoE”。這個“MoE”代表什么？為什么這么多LLMs都在使用它？在這份視覺指南中，我們將花時間探索這個重要組件——專家混合（MoE），通過超過50個可視化進行深入探討！在此視覺指南中，我們將介紹MoE的兩個主要組件，即專家和路由器，以及它們在典型的基于LLM架構(gòu)中的應(yīng)用。查看與LLMs相關(guān)的更多可視化內(nèi)容，并支持此通訊，請參閱我寫的關(guān)于大型語言模型的書籍...

在幾乎所有的LLM訪談中，都有一個問題不斷出現(xiàn)：“為大型語言模型提供服務(wù)需要多少GPU內(nèi)存（LLM）？這不僅僅是一個隨機的問題，它是一個關(guān)鍵指標(biāo)，表明您對這些強大模型在生產(chǎn)中的部署和可擴展性的理解程度。在使用GPT、LLaMA或任何其他LLMs，了解如何估算所需的GPU內(nèi)存至關(guān)重要。無論您是處理7B參數(shù)模型還是更大的模型，正確調(diào)整硬件大小以服務(wù)于這些模型都至關(guān)重要。讓我們深入研究數(shù)學(xué)運算，這將幫助您估算有效部署這些模型...

「RAG技術(shù)通過在AI生成過程中引入外部知識檢索，從基礎(chǔ)的文檔查詢發(fā)展到多模態(tài)、MultiAgent體協(xié)同的智能架構(gòu)，讓AI回答更準(zhǔn)確、更全面」「核心組件」嵌入模型：將文本轉(zhuǎn)換為向量表示生成模型：負(fù)責(zé)最終的內(nèi)容生成重排序模型：優(yōu)化檢索結(jié)果的相關(guān)性向量數(shù)據(jù)庫：存儲和檢索向量化的內(nèi)容提示模板：規(guī)范化的查詢處理模板AIAgent：智能決策和任務(wù)協(xié)調(diào)圖例1NaiveRAGNaiveRAG（RetrievalAugmentedGeneration）是最基礎(chǔ)的一種架構(gòu)，用于...

我學(xué)習(xí)的時候總有個執(zhí)念：這個背后的底層原理是什么？這個執(zhí)念經(jīng)常會讓我在理解新的知識的時候，造成很大的障礙。如果我不能理解它的底層原理，我就很難去理解在它基礎(chǔ)上構(gòu)建的知識。GPT正屬于這類型。我曾經(jīng)看了不下于幾十篇關(guān)于Tranformer的視頻、教程，但是最后特別是對于Q、K、V非常迷惑。這篇文章完全解開了我之前的困惑。所以希望大家一定耐心看完。紐約的Transformer（由PhotoFunia創(chuàng)建）第一步定義數(shù)據(jù)集用于創(chuàng)建ChatGP...

時間的從1943年說起，沃倫·麥卡洛克（WarrenMcCulloch）和沃爾特·皮茨（WalterPitts）提出了人工神經(jīng)元模型，也就是闕值邏輯單元（TLU），這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)。就是下面這兩位大神，意外的發(fā)現(xiàn)盡管相差25歲，竟然同一年去世...而Pitts竟然是一位非常非常i的人，i到哪怕給錢都不愿意讓別人知道名字的地步...而TLU長下面這樣：1950年：圖靈發(fā)表了《計算機器與智能》，提出了著名的“圖靈測試”，即如果一臺機器能在對話中讓...

首先，我們可以配置幾乎所有的大模型，而WPS卻不可以，其次，這些幾乎都是免費的。下面，我來給大家分享一下。這里我們用的是OpenAI，當(dāng)然你可以用其他的大模型，不過需要修改以下對返回字符串的修改。你可以先下載文件，然后安裝一下。您需要做的第一件事是使加載項文件受信任，以便Microsoft不會阻止它們運行。此安全警告并非特定于此加載項。這是您需要對從Internet下載的每個excel加載項執(zhí)行的操作。請參閱以下步驟右鍵單擊...

概述這篇文章深入探討了Wang等人在2024年的研究，旨在為構(gòu)建高效的檢索增強生成（RAG）系統(tǒng)提供最佳實踐建議。文章由TowardsAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTOLouisFrancois撰寫，分析了RAG系統(tǒng)的核心組件與策略。主要內(nèi)容摘要查詢分類：通過分類任務(wù)決定是否需要進行檢索，確保系統(tǒng)只在必要時檢索外部數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分塊：為數(shù)據(jù)選擇合適的塊大小至關(guān)重要，理想的塊大小在256至512個token之間，有助于減少噪音和提高效率。元數(shù)據(jù)與混合搜索：元...

序幕隨著對大型語言模型（LLMs）的興趣激增，許多開發(fā)人員和組織正忙于構(gòu)建應(yīng)用程序，以利用他們的力量。但是，當(dāng)預(yù)訓(xùn)練LLMs的開箱即用沒有按預(yù)期或希望執(zhí)行時，關(guān)于如何提高LLM應(yīng)用程序性能的問題就來了。最終，我們到了問自己的地步：我們應(yīng)該使用檢索增強生成（RAG）還是模型微調(diào)來改善結(jié)果？在深入研究之前，讓我們揭開這兩種方法的神秘面紗：RAG：這種方法將檢索（或搜索）的能力集成到文本生成中LLM。它結(jié)合了一個檢索器...

最近，OpenAI的預(yù)訓(xùn)練模型ChatGPT給人工智能領(lǐng)域的研究人員留下了深刻的印象和啟發(fā)。毫無疑問，它又強又聰明，且跟它說話很好玩，還會寫代碼。它在多個方面的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了自然語言處理研究者們的預(yù)期。于是我們自然就有一個問題：ChatGPT是怎么變得這么強的？它的各種強大的能力到底從何而來？本篇文章試圖剖析ChatGPT的突現(xiàn)能力（EmergentAbility），追溯這些能力的來源，希望能夠給出一個全面的技術(shù)路線圖，來說明GPT3.5模...

先給大家看看最終效果：商人羅伯特·洛卡西奧，開了個名叫EqualAI的非營利組織，專門應(yīng)對人工智能開發(fā)中那些看不見、摸不著的無意識偏見。這名字聽起來倒是光鮮，然而，他卻在《FastCompany》上發(fā)了一篇文章，講的是什么“提示工程”的局限。事情的由頭不過是一個普普通通的提示語：“寫篇750字的文章，說說人工智能怎么成了品牌的‘?dāng)?shù)字門面’，要寫得像《FastCompany》的文章那樣。”（洛卡西奧，2023年）。果然，ChatGPT這類...