Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

什么是LLM

Answer

LLM（大型语言模型）是一种具有重要意义的人工智能系统，它具有以下特点和作用：

  • 它不仅仅是一个聊天机器人，更像是新一代操作系统的核心程序。能够协调跨多种模式的输入与输出（如文本、音频、视觉），具备代码解释和运行程序的能力，具有浏览器/上网功能，包含用于文件和内部内存存储与检索的嵌入式数据库。
  • 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，输入是字符串形式的用户请求或问题，输出也是字符串形式的模型回答或结果。其优势在于让开发者无需关心大模型的细节和复杂性，能灵活选择和切换不同大模型，还能让开发者自己封装自己的 LLM 以实现特定的语言逻辑和功能。
  • 是一种非常聪明的人工智能系统，能够通过学习大量的文字数据来理解和生成自然语言。可以想象成一个超级有知识的朋友，能回答各种问题、写故事、完成作文。就像一个读了很多书、知识丰富的小朋友，虽然不是真人，却是一个能处理和学习海量文字数据的计算机程序，这些数据来源广泛。如今的搜索引擎背后可能就有 LLM 的支持，能给出更准确、完整的答案，有时像真正的专家一样解答问题。

总的来说，LLM 是一种通过学习大量文本数据，能够理解和生成自然语言的人工智能系统。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI OS：LLMs更像是新操作系统的核心程序

直译:近期随着众多🧩的出现，一个更加完整的画面开始浮现：LLMs并不只是一个聊天机器人，而是新型Operating System的核心过程。例如，今天它协调：跨多种模式的输入与输出（文本，音频，视觉）代码解释器，具有编写和运行程序的能力浏览器/上网功能用于文件和内部内存存储与检索的嵌入式数据库许多计算概念得以延续。目前，我们拥有运行在大约10Hz(tok/s)的单线程执行，并享受观看汇编级别执行的迹象流。计算机安全的概念也得以延续，伴随着攻击、防御和新兴的脆弱性。我还喜欢用“Operating System”的最近邻比喻，因为行业开始呈现出类似的趋势：Windows、OS X和Linux<->GPT、PaLM、Claude和Llama/Mistral(？)。一个OS自带默认应用程序，但也有一个应用商店。大多数应用可以适应多个平台。简而言之，将LLMs视为聊天机器人就像我们早期将计算机视为计算器一样。我们正目睹一个全新计算范式的兴起，而这只是开始。意译:近期，随着许多关键信息的公布，人们逐渐认识到LLMs不仅仅是个简单的聊天机器人，更像是新一代操作系统的“大脑”。例如，它如今可以：整合各种形式的信息输入与输出，包括文本、音频和图像解读代码，并有能力编写及执行程序浏览网页和上网拥有一种专门用于文件和内部数据存储与查找的系统这背后蕴含了丰富的计算理念。目前，这种技术的运作速度约为每秒10次（10Hz），我们也能直观地看到其执行过程的细节。与此同时，现有的计算机安全策略和对策也被纳入其中，以应对可能的威胁。

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。

ComfyUI & LLM：如何在ComfyUI中高效使用LLM

简单来说，LLM是一种非常聪明的人工智能系统，它能够通过学习大量的文字数据来理解和生成自然语言。你可以把它想象成一个超级有知识的朋友，能够回答你的各种问题、写故事、甚至帮你完成作文。假设你有一个非常聪明的小朋友，在很小的时候，他就喜欢读书，而且读了很多很多书，比如童话书、科幻小说、历史书籍，还有各种百科全书。随着他读的书越来越多，他的知识越来越丰富，不仅能够轻松回答你提出的问题，还能自己编出有趣的故事来。这个聪明的小朋友就像一个大型语言模型。不同的是，LLM不是真人，而是一个计算机程序，它可以处理和学习海量的文字数据。这些数据可以来自互联网、书籍、文章等各个地方。LLM通过不断学习这些数据，逐步提升自己的语言理解和生成能力。再举一个使用搜索引擎查找某个问题的答案的例子。以前的搜索引擎可能只是简单地匹配关键词，给你一堆相关的网页链接。但是现在的搜索引擎背后可能就有LLM的支持，它不仅能理解你的问题，还能给出更准确、更完整的答案，有时甚至像一个真正的专家一样解答你的问题。总的来说：LLM（大型语言模型）是一种通过学习大量文本数据，能够理解和生成自然语言的人工智能系统。

Others are asking
LLM大模型与运维
以下是关于 LLM 大模型与运维的相关内容： 部署方面： 本地部署包括三大部分：本地部署大语言模型、本地部署 FastGPT+OneAPI、本地部署 HOOK 项目或 COW。 下载并安装 Ollama：根据电脑系统，从 https://ollama.com/download 下载，双击打开点击“Install”，安装完成后将下方地址复制进浏览器中确认：http://127.0.0.1:11434/ 。 下载 qwen2:0.5b 模型：Windows 电脑点击 win+R 输入 cmd 回车，Mac 电脑按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索输入“Terminal”或“终端”，然后复制命令行粘贴回车等待自动下载完成。 训练方面： 模型训练比推理复杂得多，是一个计算量极大的过程。获取参数面临计算复杂性问题。例如训练 Llama2 70B 这样的开源模型，需要约 10TB 的文本，通常来源于互联网的抓取，大约 6000 个 GPU，运行约 12 天，费用约 200 万美元，得到的参数文件约 140GB，压缩比约 100 倍，且是有损压缩。 整体架构方面： 基础层：为大模型提供硬件支撑，数据支持，如 A100、数据服务器等。 数据层：包括静态的知识库和动态的三方数据集。 模型层：有 LLm（如 GPT，一般使用 transformer 算法）或多模态模型（如文生图、图生图等，训练数据为图文或声音等多模态数据集）。 平台层：如大模型的评测体系或 langchain 平台等，提供模型与应用间的组成部分。 表现层：即应用层，是用户实际看到的地方。
2025-03-09
RAG内LLM的主要作用，简单概括
RAG（检索增强生成）中LLM（大语言模型）的主要作用包括： 1. 利用外部检索到的知识片段生成更符合要求的答案。由于LLM无法记住所有知识，尤其是长尾知识，且知识容易过时、不好更新，输出难以解释和验证，容易泄露隐私训练数据，规模大导致训练和运行成本高，通过RAG为LLM提供额外且及时更新的知识源，有助于生成更准确和有用的回答。 2. 在RAG的工作流程中，LLM接收整合后的知识片段和特定指令，利用其推理能力生成针对用户问题的回答。 3. 事实性知识与LLM的推理能力相分离，LLM专注于运用推理能力处理外部知识源提供的信息。
2025-03-08
使用llm的爬虫工具推荐下，开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
llm项目
以下是一些与 LLM 项目相关的信息： 开源中文大语言模型及数据集集合： LuotuoChineseLLM：地址为，囊括了一系列中文大语言模型开源项目，包含基于已有开源模型进行二次微调的语言模型、指令微调数据集等。 Linly：地址为，提供中文对话模型 LinlyChatFlow、中文基础模型 LinlyChineseLLaMA 及其训练数据。 ChatYuan：地址为，是元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。 ChatRWKV：地址为，开源了一系列基于 RWKV 架构的 Chat 模型（包括英文和中文），可以直接闲聊及进行诗歌、小说等创作。 无需微调，仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能：作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计，即可让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备 tool calling 能力的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率为 100%。工作基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。 XiaoHu.AI 日报 1 月 29 日： LLMsfromscratch 项目：详细解释 LLMs 的工作原理，提供创建自己的 LLM 的逐步指南，适合企业团队、初创公司和教育机构学习。链接： SliceGPT 微软开发的大语言模型压缩方法：在保持高性能的同时大幅减少模型参数，允许在更少的 GPU 上运行，提高运行速度，显著降低在消费级 GPU 上的总计算量。链接： VisualWebArena 自主智能体的视觉网络任务基准测试：评估智能体在网络环境中的规划、推理和执行任务能力，着重于视觉信息的重要性和多模态智能体评估，提供深入的定量和定性分析，揭示 LLM 智能体的限制。链接： 百川智能的 Baichuan 3 模型：中文任务评测表现卓越，超越 GPT4，在医疗领域和中华传统文化理解方面表现突出，引入创新技术，提高训练效率和数据质量。链接： Apple Vision Pro 最新宣传片：链接
2025-03-04
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容： 实现原理： 提示词工程主要由两部分代码组成，即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM，利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 相关成果： 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能，现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率达 100%，且基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。
2025-03-03
什么是llm
LLM（大型语言模型）是一种具有重要地位和强大功能的人工智能系统。 从不同角度来看： 它更像是新操作系统的核心程序，能够协调跨多种模式的输入与输出（如文本、音频、视觉），具备代码解释和运行程序的能力，还拥有浏览器/上网功能、嵌入式数据库用于文件和内部内存存储与检索等。 在开发中，LLM 是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果，能调用不同大模型完成不同语言任务，让开发者无需关心大模型细节，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。 简单理解，LLM 就像一个非常聪明、知识丰富的“朋友”，能够通过学习大量文字数据来理解和生成自然语言，回答各种问题、写故事、完成作文等。可以把它想象成一个从小读了很多书、知识不断丰富的小朋友，虽然不是真人而是计算机程序，但能处理和学习海量文字数据，这些数据来源广泛。如今的搜索引擎背后可能就有 LLM 的支持，能更准确完整地回答问题。 总的来说，LLM 是一种通过学习大量文本数据，能够理解和生成自然语言的人工智能系统。
2025-03-01