关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。

关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。 大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理任务方面取得了显着进步。然而，它们与现实世界应用程序中普遍存在的图形结构的集成仍然相对未被探索。该存储库旨在通过提供精选的研究论文列表来弥合这一差距，这些论文探索基于图形的技术与 LLM 的交叉点。

SHIB GPT4是基于GPT架构的无码AI语言模型的设计与实现。 自然语言处理和深度学习的最新进展催生了强大的语言模型，例如

SHIB GPT4是基于GPT架构的无码AI语言模型的设计与实现。 自然语言处理和深度学习的最新进展催生了强大的语言模型，例如 GPT-4。 锁定 合同已核实 放弃 https://t.me/ShibGPT4Official https://t.me/ShibGPT4CN https://poocoin.app/tokens/0x3abda77d6ce4271a4b1e0e83ae5a4ab3d00e41f7

| #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。

是的，一切都被简化了，道生一

是的，一切都被简化了，道生一 Aether xpush.eth: LUI （Language User Interface）的核心，是 Dynamic UI 。和 GUI不同，GUI 需要很多产品经理、设计师、工程师经年累月地研发和优化；而 LUI 允许普通人用日常语言，根据场景实时构建操作接口，无需这些成本，就可以达成千变万化的交互能力。

两期和大模型有关的播客，值得一听。

两期和大模型有关的播客，值得一听。 1. 《AI大神贾扬清离职阿里后首次受访:创业为什么不做大模型》， 贾扬清老师出来创业，没有选择去做基础大模型，而选择了去做应用开发平台，以下是他对大模型时代的几个基本判断： 1. 开源主导的模式会成为主流。在 AI 领域，模型的保鲜期（shelf life）基本上是一年左右。以 2012 年 AlexNet 为例，6 个月到一年之后就会出现效果接近的模型，基本都是如此。基于开源与公开数据集，我们已经可以训练出非常高质量的模型。因此，我自己的判断是开源主导的模式会成为主流。 2. AI 更像应用，而不像数据库。这是因为像微服务这种写应用的指导很难标准化，基本上没有一个像 SQL 这样的统一标准。 3. 聊天机器人并非应用形态的全部。实际应用中，产品的形态不会是纯问答模式，企业可能有不同的使用形态。 4. AI时代有构建应用开发平台的机会。在开源模型的基础上，如何帮助开发者在各类应用模式与交互模式中，更容易地使用这些语言模型，包括如何更好地部署模型，是否有更弹性的、更稳定的、更低成本的部署模式，等等，这些是更明确的用户需求。这需要有平台作支撑，这可能是主要需求之一。衡量这个平台的关键指标，一个是开发者效率，另一个是核心系统性能指标，即在有限的资源里面，能够帮助用户拉起来多少数量的服务，以及多少体量的服务。这是我们团队创业要解决的问题。 - 2. 《大白话聊 ChatGPT（Sarah & 王建硕）》， 建硕老师的这期播客，虽然是面向零基础小白的，但表达得非常清晰，听下来还是有不少启发。一些核心的观点摘录： 1. 关于GPT原理最为精准的类比来自Ted Chung：GPT就是将人类知识压缩成一张模糊的JPG（然后再用超分辨率的方式还原出来，过程中还原得不精准的地方就是“幻觉”，Hallucination）。建硕老师自己对GPT4的类比是阿帕奇，同时将GPT4的训练数据类比为阿帕奇的帮助文档； 2. GPT分为“快思考”（系统1）和“慢思考”（系统2）。快思考可以类比为“顺口溜” - 唐诗听多了，不会吟诗也会吟；慢思考（chain of thoughts）是指GPT4可以通过步骤拆解来提高正确率； 3. 交互方面，经历了 BUI（Button User Interface，按键交互）、CUI（Command User Interface，命令行交互）、GUI（Graphic User Interface， 图形界面交互）之后，大模型时代的交互方式变成了LUI（Language User Interface，自然语言交互，建硕老师自己的定义）； 4. 类比互联网的发展历程，目前Web3所处的节点相当于互联网的1979年，DNS等很多协议都出来了，但还缺少一个定义性的体验时刻，而AI所处的节点相当于互联网的1994年，浏览器出来的时刻。不幸的是，在此之前的NLP等技术都可以宣告被淘汰了，而幸运的是，浏览器本身只是一扇门，真正的机会属于千千万万的网站和应用。目前大模型的竞争类似于微软和网景对浏览器入口的争夺，尽管微软赢了，但也因此错失了后面整整的一个时代； 5. AI时代的生态想像：很多小机器人相互之间用API连接调用，最终通过一个LUI和终端用户互动。由于小机器人很多，因此需要通过一套类似域名的寻址系统来访问 - 这也是建硕老师正在做的一种服务； 6. GPT4本身并没有太多科研层面上的创新，但这并不妨碍它的伟大。人类历史上的很多伟大的时刻，例如发现新大陆、登月、发明iPhone等等，本质上都是工程的胜利； 7. 尽管国内大模型目前落后GPT4很多，但按照目前投入的财力和决心，最终一定可以做出效果相当的大模型。这就跟哥伦布发现新大陆以后，第二次再去新大陆的难度是一样的。已经有前人指出了一条明路，站在巨人的肩膀之上，难度会低很多； 8. GPT4肯定有智能，但肯定没有自我意识。问题是，人类也很难说自己有自我意识，很多时候只是在自作多情而已。很多时候，我们的人生只是各种硬件（DNA、身体结构）+软件（文化、历史、习惯、教育）所运行出来的结果而已； 9. 失业潮不会到来的，因为历史上的每一次技术革新都创造了新的工作。（这点持保留意见）贫富差距可能会变大，政府可能需要在财政制度上做出相应的调整，来进行财富的重新分配； 10. 对版权、隐私、垃圾内容、虚假信息等问题不必过份担心，这是新事物出现的必然产物，随着社会的发展都会得到自然解决。不要因噎废食； 11. GPT4有可能会促进社会的共识 - 在推荐时代，千人千面的算法让每个人都陷入自己的信息茧房，让社会空前割裂。这可能会在大模型时代得到某种修正。大模型再次让大家看到了一致的世界，在同一个场景下进行有益地讨论（这点持保留意见）； 12. 做一个科技乐观主义者，相信科技会造福人类，同时尽自己所能来帮助年轻人来更好地体验这个新世界。

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整

Google的教学视频《》，介绍了大型语言模型（Large Language Models，LLMs）的概念、使用场景、提示调整以及Google的Gen AI开发工具。 大型语言模型是深度学习的一个子集，可以预训练并进行特定目的的微调。这些模型经过训练，可以解决诸如文本分类、问题回答、文档摘要、跨行业的文本生成等常见语言问题。然后，可以利用相对较小的领域数据集对这些模型进行定制，以解决零售、金融、娱乐等不同领域的特定问题。 大型语言模型的三个主要特征是：大型、通用性和预训练微调。"大型"既指训练数据集的巨大规模，也指参数的数量。"通用性"意味着这些模型足够解决常见问题。"预训练和微调"是指用大型数据集对大型语言模型进行一般性的预训练，然后用较小的数据集对其进行特定目的的微调。 使用大型语言模型的好处包括：一种模型可用于不同的任务；微调大型语言模型需要的领域训练数据较少；随着数据和参数的增加，大型语言模型的性能也在持续增长。 此外，视频还解释了传统编程、神经网络和生成模型的不同，以及预训练模型的LLM开发与传统的ML开发的区别。 在自然语言处理中，提示设计和提示工程是两个密切相关的概念，这两者都涉及创建清晰、简洁、富有信息的提示。视频中还提到了三种类型的大型语言模型：通用语言模型、指令调整模型和对话调整模型。每种模型都需要以不同的方式进行提示。