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LLM是什么?

Answer

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,是一个能够处理语言输入和输出的抽象概念,可以理解为一个黑盒。

其输入是一个字符串,表示用户的请求或问题,输出也是一个字符串,表示模型的回答或结果。LLM 能根据不同输入调用不同大模型来完成不同语言任务,如文本生成、文本理解、文本翻译等。

从大模型的整体架构来看,LLM 处于模型层,例如 GPT 就是一种常见的 LLM,一般使用 transformer 算法实现。

LLM 的工作原理是像输入法的输入联想逻辑一样,一个字一个字地推理生成内容。通过将上下文加入输入,能帮助模型理解下一个字。但存在计算时带入全量数据算力吃不消以及仅算字的概率易被不相干信息干扰的问题,词向量机制和 transformer 模型中的 attention 自注意力机制解决了这些难题。

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开发:LangChain大模型应用开发指南-封装自己的LLM

原创AI小智AI小智2023-12-07 08:10发表于湖北在之前的课程中,我带领小伙伴们使用开源项目实现了将星火模型的OpenAI-API接口适配转换封装,没有看过的小伙伴可以点击链接查看:[AI课程合集](https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=Mzg2ODA5NTM1OA==&action=getalbum&album_id=3115055723522015235#wechat_redirect)但是这种做法的局限性也很强,只能使用开源项目适配过的大模型,并且由于多了一层适配代理,接口的性能也存在一定损耗。今天,我将给大家介绍一个更加通用的方案,基于LangChain()平台提供的LLM基础模型,完成任意模型接口的封装。[heading2]LangChain与大模型交互的核心模型-LLM[content]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。

Ranger:【AI 大模型】非技术背景,一文读懂大模型(长文)

首先为方便大家对大模型有一个整体的认知,我们先从大模型的整体架构着手,来看看大模型的组成是怎么样的。下面是我大致分的个层。从整体分层的角度来看,目前大模型整体架构可以分为以下几层:[heading3]1.基础层:为大模型提供硬件支撑,数据支持等[content]例如A100、数据服务器等等。[heading3]2.数据层[content]这里的数据层指的不是用于基层模型训练的数据基集,而是企业根据自己的特性,维护的垂域数据。分为静态的知识库,和动态的三方数据集[heading3]3.模型层:LLm或多模态模型[content]LLm这个大家应该都知道,large-language-model,也就是大语言模型,例如GPT,一般使用transformer算法来实现。多模态模型即市面上的文生图、图生图等的模型,训练所用的数据与llm不同,用的是图文或声音等多模态的数据集[heading3]4.平台层:模型与应用间的平台部分[content]比如大模型的评测体系,或者langchain平台等,提供模型与应用间的组成部分[heading3]5.表现层:也就是应用层,用户实际看到的地方[content]这个就很好理解了,就不用我多作解释了吧

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。第二,仅去算字的概率,似乎也有问题。因为我们用于训练的文章数据等,往往是出于各种场景各种背景写就的。仅去算下个字出现的概率,容易会被各种不相干的信息干扰。是的,研究人员同样也遇到了这两个问题,而这时,两个概念的出现解决了这一难题。一个是词向量机制,一个是transformer模型中的attention自注意力机制。1)词向量机制

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anythingllm安装包
以下是关于 AnythingLLM 安装包的相关信息: 安装地址:https://useanything.com/download 。 安装完成后会进入配置页面,主要分为三步: 第一步:选择大模型。 第二步:选择文本嵌入模型。 第三步:选择向量数据库。 在 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。配置流程包括: 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式,提供了 Chat 模式和 Query 模式。Chat 模式大模型会根据训练数据和上传的文档数据综合给出答案,Query 模式大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 完成上述配置后,即可与大模型进行对话。 此外,在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中, 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,在对话中引用其中内容。
2025-02-06
AnythingLLM 怎么用,好用吗
AnythingLLM 是一款功能强大的软件,具有以下特点和使用方法: 功能:包含了所有 Open WebUI 的能力,并且额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装和配置:安装地址为 https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面,主要分为三步:选择大模型、选择文本嵌入模型、选择向量数据库。 构建本地知识库:其中有 Workspace 的概念,可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。首先创建工作空间,然后上传文档并进行文本嵌入,接着选择对话模式,提供了 Chat 模式(大模型根据训练数据和上传文档数据综合给出答案)和 Query 模式(大模型仅依靠文档中的数据给出答案),最后进行测试对话。 相关评价:被认为是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT,能将任何文档、资源或内容转换为大语言模型(LLM)知识库,支持多用户使用,可设权限,兼容多种 LLM 和数据库。 总的来说,AnythingLLM 的使用效果因人而异,需要您亲自实践和体验来判断其是否好用。
2025-02-04
如何从零到一学习LLM上层AI应用开发
从零到一学习 LLM 上层 AI 应用开发,您可以参考以下步骤: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 熟悉 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 熟悉 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 学会微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 了解模型评估和可解释性。 熟悉模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 以下是一些相关的学习资源: 面向开发者的 LLM 入门课程: 提示工程指南: LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: LLMs 九层妖塔: 在课程方面,欢迎来到针对开发者的 AIGPT 提示工程课程。该课程将分享软件开发最佳实践的提示,涵盖常见用例,包括总结、推理、转换和扩展,并指导使用 LLM 构建一个聊天机器人。在大型语言模型或 LLM 的开发中,大体上有基础 LLM 和指令调整后的 LLM 两种类型。基础 LLM 已训练出根据文本训练数据预测下一个单词,通常在大量数据上训练,以找出接下来最有可能的单词。
2025-01-28
从零到一的 LLM 学习教程
以下是从零到一学习 LLM 的教程: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 学习机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 掌握自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: 了解 Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 掌握 BERT 的预训练和微调方法。 阅读相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 进行大规模文本语料预处理。 运用 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 掌握模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 进行模型评估和可解释性研究。 实现模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 此外,为您推荐以下 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合的学习资源: 1. 面向开发者的 LLM 入门课程: 地址: 简介:一个中文版的大模型入门教程,围绕吴恩达老师的大模型系列课程展开,主要包括:吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程中文版,吴恩达《Building Systems with the ChatGPT API》课程中文版,吴恩达《LangChain for LLM Application Development》课程中文版等。 2. 提示工程指南: 地址: 简介:该项目基于对大语言模型的浓厚兴趣,编写了这份全新的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、讲座、参考资料、大语言模型能力以及与其他与提示工程相关的工具。 3. LangChain🦜️🔗中文网,跟着 LangChain 一起学 LLM/GPT 开发: 地址: 简介:Langchain 的中文文档,由是两个在 LLM 创业者维护,希望帮助到从刚进入 AI 应用开发的朋友们。 4. LLMs 九层妖塔: 地址: 简介:ChatGLM、ChineseLLaMAAlpaca、MiniGPT4、FastChat、LLaMA、gpt4all 等实战与经验。 关于 LLM 的预测原理: LLM 接触了包括教科书、文章、网站等在内的庞大数据集。在训练阶段,它们学会了理解语言的上下文和流动性,掌握了包括语法、风格,甚至是文本的语调等方面。当您用一个句子或问题来指导 LLM 时,它便利用自己所学的知识,预测接下来最可能的一个或几个词。这不仅是基于它在训练期间观察到的模式和规则的推测。 在提示工程方面,鉴于 LLM 的概率本质,提示工程师面临的挑战是如何引导 LLM 向着高度可预测和准确的结果方向发展。在相关课程中,您将学习许多技巧,这些技巧将帮助您掌握高度可预测的 LLM 输出结果的艺术和科学。但在深入学习之前,可以先从一些简单的练习开始,激活思维。
2025-01-28
llm cookbook 有资源吗
以下是关于 LLM 学习资源和 OpenAI Cookbook 的相关信息: 学习大型语言模型(LLM)开发的资源和路径: 1. 掌握深度学习和自然语言处理基础: 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。 自然语言处理基础,如词向量、序列模型、注意力机制等。 相关课程:吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。 2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理: Transformer 模型架构及自注意力机制原理。 BERT 的预训练和微调方法。 掌握相关论文,如 Attention is All You Need、BERT 论文等。 3. 学习 LLM 模型训练和微调: 大规模文本语料预处理。 LLM 预训练框架,如 PyTorch、TensorFlow 等。 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 相关资源:HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。 4. LLM 模型优化和部署: 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。 模型评估和可解释性。 模型服务化、在线推理、多语言支持等。 相关资源:ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。 5. LLM 工程实践和案例学习: 结合行业场景,进行个性化的 LLM 训练。 分析和优化具体 LLM 工程案例。 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 6. 持续跟踪前沿发展动态: 关注顶会最新论文、技术博客等资源。 OpenAI Cookbook 资源: 如需更多灵感,请访问,其中包含示例代码以及指向第三方资源的链接,例如: 1. 2. 3. 4. 此外,还有 LLM 开源中文大语言模型及数据集集合中的相关资源: HuggingLLM: 地址: 简介:介绍 ChatGPT 原理、使用和应用,降低使用门槛,让更多感兴趣的非 NLP 或算法专业人士能够无障碍使用 LLM 创造价值。 OpenAI Cookbook: 地址: 简介:该项目是 OpenAI 提供的使用 OpenAI API 的示例和指导,其中包括如何构建一个问答机器人等教程,能够为从业人员开发类似应用时带来指导。
2025-01-14
Llm studio 联网搜索
以下是关于 LLM studio 联网搜索的相关内容: Cursor 方面: Cursor 适用于多种编程场景,如问答。在问答场景中,LLM 支持联网功能后,如 Claude、ChatGPT、Perplexity 等平台可咨询技术问题,能自动提炼关键字、联网搜索并总结分析搜索结果返回简洁答案,但答案置信率不高,而 Cursor 的上下文符号引用能力(如@Codebase 符号索引整个仓库)弥补了这一点,其将整个仓库 Embedding 成向量数据库供 LLM 消费,具备极强的私域知识理解能力,还能高效地帮用户分析总结各类项目的底层原理。 LLM Agent 方面: 工作步骤包括接收指令(用户通过文本、语音等方式发出指令或提出问题)、数据处理与理解(利用内部大语言模型解析用户输入,提取关键信息)、生成响应与执行任务(根据用户需求生成回答或采取行动,如查询数据库、搜索网络等)、输出结果(通过文本或语音将生成的结果反馈给用户)。 AIGC Weekly34 方面: 提出将 LLM 与互联网上的高质量内容结合来修复信息生态系统的问题,如 Metaphor 希望恢复搜索的神奇感,发布了 Metaphor API 用于将 LLM 连接到互联网。 介绍了 StarCraft II 作为强化学习环境的相关论文,提出了 AlphaStar Unplugged 基准测试。 提到了名为 Glean 的 AI 搜索工具能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化,还讨论了人工智能人格模拟相关内容,如语言模型如何模拟和改变人格等。
2025-01-13