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什么是llm

回答

LLM（语言逻辑模型）是一个抽象的概念，在以下几个方面具有重要特点和作用：

  1. 在 LangChain 平台中，LLM 是与各种大模型进行交互的核心模型。其输入是用户的请求或问题的字符串，输出是模型的回答或结果的字符串。它能够根据不同输入调用不同大模型，完成如文本生成、理解、翻译等语言任务。
  2. 对于开发者而言，LLM 的优势在于无需关心大模型的细节和复杂性，只需关注语言的逻辑和意义，就可利用大模型能力构建应用。同时，开发者能灵活选择和切换大模型，无需修改代码或适配接口，还能自己封装实现自己的语言逻辑和功能。
  3. 大语言模型（如豆包）在回复时通常是一个字一个字的流式输出方式。这是因为大模型确实在一个字一个字地推理生成内容，类似于输入法的输入联想逻辑，通过加入上下文帮助模型理解下一个字。但大模型学习数据规模海量，每次计算若带入全量数据，算力上难以承受。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

开发：LangChain大模型应用开发指南-封装自己的LLM

LLM（语言逻辑模型）是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入，调用不同的大模型，来完成不同的语言任务，如文本生成、文本理解、文本翻译等。LLM的优势在于，它可以让开发者无需关心大模型的细节和复杂性，只需要关注语言的逻辑和意义，就可以利用大模型的能力来构建自己的应用。LLM也可以让开发者灵活地选择和切换不同的大模型，而无需修改代码或适配接口。LLM还可以让开发者自己封装自己的LLM，来实现自己的语言逻辑和功能。

问：LangChain 和 RAG 有什么关系？

LangChain是一个用于构建高级语言模型应用程序的框架，它提供了一系列的工具和组件，使得开发人员能够更容易地使用大型语言模型（LLM）来创建各种应用程序。LangChain的设计主张集中在模块化组件上，这些组件提供用于使用LLM的行为抽象，并为每个抽象提供实现的集合，从而允许开发人员构造新链或实现现成的链。RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种结合了检索（检索外部知识库中相关信息）和生成（利用LLM生成文本）的技术。RAG能够为LLM提供来自外部知识源的附加信息，使得LLM在应对下游任务时能够生成更精确和上下文相关的答案，并减少LLM的幻觉现象。LangChain和RAG之间的关系可以概括为：

Ranger：【AI 大模型】非技术背景，一文读懂大模型（长文）

首先讲一下LLm，即large-language-model，大语言模型的工作原理。我们可以观察LLm大模型比如豆包在回复的时候，是不是一个一个字，行业里称之为流式输出的方式给你呈现内容的。为什么会这样呢？这是因为，大模型确实是在一个字一个字地去推理生成内容的。就好像我们看输入法的输入联想逻辑，输入联想，其实就是根据你输入的单个字，来推测你要输入的下个字是什么。比如我打了一个“输”字，那么我要打的下字就很有可能是“入”，当然这里就会有人问了，我要打的下个字也很有可能是“球”啊。没错，最开始的研究人员确实也识别到了这个问题。那么解法是什么呢？其实很简单，我们把上下文加入到输入里，不就能帮助模型理解下个字该是什么了吗。比如我们输入的是“我想在这个单元格中输”，那这下一个字大概率就是“入”。而我们如果输入的是“这场足球比赛中，输”，那下一个字大概率就是“球”。那么看到这里，善于思考的同学可能会发现这里存在第一，我们知道大模型的学习数据规模往往是海量的，每次的计算如果都带入全量的数据，算力上肯定是吃不消的。

其他人在问
如何构建用于LLM训练的特定领域的数据集，比如林草领域。
构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴： 使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。 总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。
2024-09-06
LLMOPS是什么
LLMOps 是大型语言模型操作（Large Language Model Operations）的缩写。在 LLM 应用程序堆栈中，它与日志记录相关。使用大型语言模型构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等。目前对 LLM 应用程序堆栈的看法包含多个项目，如数据管道、嵌入模型、向量数据库、沙盒环境、编排、API 接口/插件、LLM 缓存等。同时，在一些关于开源和闭源商业模式之争的讨论中也有提及。但关于 LLMOps 的具体定义和详细内容，所提供的资料中并未给出十分明确和完整的阐述。
2024-09-04
LLMOPS是什么
LLMOps 是与大型语言模型（LLM）应用相关的一个概念。在 LLM 应用程序堆栈中，它与日志记录相关。使用 LLM 构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等。目前所展示的堆栈基于上下文学习的模式。同时，在有关讨论中，如质朴发言：从 GPTs 聊到 Agent、LLMOps 以及开源的新机会｜Z 沙龙第 1 期，将其与 RPA（机器人流程自动化）、RAG（检索增强生成）、ERP（企业资源规划）、AI Ops 等概念一同提及。但关于 LLMOps 的具体定义和详细内容，所提供的资料中并未给出十分明确和完整的阐述。
2024-09-04
LLMOPS是什么
LLMOps 是大型语言模型操作（Large Language Model Operations）的简称。在目前对 LLM 应用程序堆栈的看法中，它与日志记录相关。使用大型语言模型构建应用的方法多样，包括从头训练模型、微调开源模型或使用托管的 API 等，而这里展示的堆栈基于上下文学习。此外，在质朴发言中，提到了开源和闭源商业模式之争，其中涉及到了 LLMOps，但未对其进行详细阐述。
2024-09-04
如何使用LLM分析企业的私有化数据，是否有工具推荐？
以下是关于使用 LLM 分析企业私有化数据及工具推荐的相关内容： RAG 加速器提供了数据抽取服务，这是基于 LLM 的解决方案。在利用 LLM 进行信息抽取时，需要了解构建抽取服务的基本组件和要点。 实现过程中，有两个简单但强大的思路可以提升性能： 1. 确保 LLM 以正确的格式回应。函数调用已成为确保 LLM 严格输出特定格式的新且相对靠谱的方法，可参考结构化输出文档，其中高层次的 LangChain API 展示了不同 LLM 如何调用工具和函数。 2. 使用参考样例。尽管没有样例也能设置抽取问题，但实际操作中，将输入和对应输出的样例纳入其中通常大有裨益，有时这些样例比指示本身更能有效指导 LLM 处理特定情况。在提取用例文档中，可以找到更多细节，助您从 LLMs 中提取更好的性能。
2024-09-02
LLM是什么
LLM 即语言逻辑模型（Language Logic Model），具有以下特点和工作原理： 在 LangChain 平台中，LLM 是与各种大模型进行交互的核心模型，是一个能够处理语言输入和输出的抽象概念。其输入是用户的请求或问题字符串，输出是模型的回答或结果字符串。它能根据不同输入调用不同大模型完成多种语言任务，如文本生成、理解、翻译等。其优势在于让开发者无需关心大模型细节和复杂性，只关注语言逻辑和意义，还能灵活选择和切换大模型，甚至自己封装 LLM 实现特定语言逻辑和功能。 大语言模型如豆包在回复时通常是流式输出，即一个字一个字地推理生成内容。这类似于输入法的输入联想逻辑，会根据输入的字推测下一个字。为提高推测准确性，会将上下文加入输入。但大模型学习数据规模海量，每次计算若带入全量数据，算力难以承受。 以下是一些 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合： CPMBee：地址为，是一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。 TigerBot：地址为，是一个多语言多任务的大规模语言模型。 书生·浦语：地址为，是由商汤科技等联合发布的千亿级参数大语言模型。
2024-08-26