cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。

cohere的大型语言模型(LLM)课程 | 课程从基础开始，涵盖了建立和使用文本表示和文本生成模型的所有内容。 理论部分以类比和实例而不是公式进行解释，实践部分包含大量有用的代码示例，帮你巩固知识。 课程内容包括：大型语言模型是如何工作的、LLM有什么用、如何使用LLM构建和部署应用等。

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记

大语言模型（LLM）微调技术笔记 || #笔记 在预训练后，大模型可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，大语言模型的能力可以根据特定目标进一步调整。这就是微调技术，目前主要有两种微调大模型的方法 1：指令微调，目标是增强（或解锁）大语言模型的能力。 2：对齐微调，目标是将大语言模型的行为与人类的价值观或偏好对齐。

| #指南LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型

| #指南 LLMs，即大型语言模型（Large Language Models），是一种基于人工智能和机器学习技术构建的先进模型，旨在理解和生成自然语言文本。这些模型通过分析和学习海量的文本数据，掌握语言的结构、语法、语义和上下文等复杂特性，从而能够执行各种语言相关的任务。LLM的能力包括但不限于文本生成、问答、文本摘要、翻译、情感分析等。 LLMs例如GPT、LLama、Mistral系列等，通过深度学习的技术架构，如Transformer，使得这些模型能够捕捉到文本之间深层次的关联和含义。模型首先在广泛的数据集上进行预训练，学习语言的一般特征和模式，然后可以针对特定的任务或领域进行微调，以提高其在特定应用中的表现。 预训练阶段让LLMs掌握了大量的语言知识和世界知识，而微调阶段则使模型能够在特定任务上达到更高的性能。这种训练方法赋予了LLMs在处理各种语言任务时的灵活性和适应性，能够为用户提供准确、多样化的信息和服务。

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

Roblox借助LLM语言模型发布实时人工智能聊天翻译器

Roblox借助LLM语言模型发布实时人工智能聊天翻译器 Roblox 首席技术官丹-斯特曼（Dan Sturman）说，该翻译器的目标是让Roblox用户更容易理解对方在说什么，从而让他们在相互交流时感觉更舒适。翻译器会自动翻译聊天内容，但用户可以点击图标查看原始信息。"我们知道，当用户用自己的语言与他人交谈或互动时，参与度就会提高，"Sturman 说。"我们借鉴了这一理念，并通过自动翻译消除了语言障碍。"Roblox 首先建立了一个基于转换器的大型语言模型 (LLM)，该模型通过公开数据和内部数据进行训练。它将 LLM 置于一个专家混合（MoE）架构中，这是一个运行多个翻译应用程序的环境，每个应用程序都是一种语言的专家。Sturman 说，考虑到他们项目的规模，他的团队认为建立自己的模型比修改现成的 LLM 更容易。斯图尔曼说，Roblox 会监控聊天内容（出于信任和安全考虑），如果翻译不尽完美，可以得到反馈。他补充说，增加聊天翻译人工智能"不会改变我们的隐私和安全流程，违禁词语仍会被屏蔽"。Roblox 在过去几年中一直在努力吸引较为年长的用户，并一直在使用生成式人工智能模型来增强用户体验。去年，它为开发者推出了一款人工智能聊天机器人助手，还能自动将图像资产（如建筑物上的文字）翻译成用户的默认语言。斯图尔曼希望翻译模式最终能超越单纯的文本聊天翻译。"未来，我们可以使用人工智能将不合规的[违禁]词语翻译成合规词语，或者将其用于语音聊天的实时语音翻译，还有很多可能性。"其他公司也在开发人工智能翻译模型。Meta 发布了语音到文本和文本到文本的翻译器 SeamlessM4T，可处理近 100 种语言。Google的通用语音模型也能翻译约 100 种语言，并已部署在 YouTube 上翻译字幕。 ... PC版： 手机版：

此文探讨了AI增强写作工具，重点解决大型语言模型(LLM)在个性化和用户控制力方面的不足。

此文探讨了AI增强写作工具，重点解决大型语言模型(LLM)在个性化和用户控制力方面的不足。 GhostWriter通过学习用户的写作风格和显式的“喜欢/不喜欢”标注，提升了写作个性化和用户主导性。研究18名参与者使用GhostWriter进行两种写作任务，结果显示该工具能够帮助用户定制文本生成，增强对写作风格的控制。提出了人工智能辅助写作的设计建议，为未来的人工智能写作工具设计提供了见解。