大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化

大型语言模型基础知识可视化学习指南 ||| #指南 #可视化 本文收集了一系列工具和文章，通过直观的可视化方式解释大型语言模型(LLM)的基础概念。 Jay Alammar的《图解Transformer》以生动的可视化说明了Transformer架构的工作原理。由于Transformer是所有语言模型的基石，理解它的基础尤为重要。《图解GPT-2》直观地展示了GPT-2的内部结构，如注意力机制等，有助于理解LLM的组成部分。 Brendan Bycroft的LLM可视化工具允许直观地探索不同LLM内部状态的变化。 Financial Times的文章解释了Transformer的重要性，以及它如何促成了生成式AI的发展。 OpenAI的Tokenizer工具演示了Tokenizer在文本处理中的作用。 Simon Wilson的文章深入解释了GPT Tokenizer的工作原理。 Greg Kamradt的Chunkviz工具展示了文本是如何被LLM处理成“块”的。 PAIR的“机器学习模型记忆还是泛化?”交互式介绍了两种学习方式及其对LLM的影响。 这些资源从多个维度直观地说明了LLM的核心概念和机制，有助于科技从业者和爱好者更好地理解LLM技术的本质。

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|| #机器学习 #电子书 本书提供了深度学习的完整且简明的数学工程概述。内容包括卷积神经网络、递归神经网络、transformer、生成式对抗网络、强化学习、图神经网络等。 书中聚焦于深度学习模型、算法和方法的基本数学描述，很大程度上与编程代码、神经科学关系、历史视角无关。数学基础的读者可以快速掌握现代深度学习算法、模型和技术的本质。 深度学习可以通过数学语言在许多专业人员可理解的层面上进行描述。工程、信号处理、统计、物理、纯数学等领域的读者可以快速洞察该领域的关键数学工程组成部分。 书里包含深度学习的基础原理、主要模型架构、优化算法等内容。另外还提供了相关课程、工作坊、源代码等资源。 本内容面向想要从数学工程视角理解深度学习的专业人员，内容覆盖了深度学习的主要技术，使用简明的数学语言描述深度学习的关键组成部分，是了解深度学习数学本质的很好资源。

| #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。

是一个用机器学习生成配色方案的网站。它通过使用 Transformer 和 DDPM 图像生成模型学习设计师的配色方案，并根据输

是一个用机器学习生成配色方案的网站。它通过使用 Transformer 和 DDPM 图像生成模型学习设计师的配色方案，并根据输入的颜色和对比度需求输出色板。 除了对常见的应用场景的预设以外，网站还对色板的风格设计了数个预设，比如高对比度、暗色、糖果色等等。你也可以手动输入模型参数来获得更好的配色方案。 其作者之前还开发了使用机器学习生成调色板和提取图片主题色的同类网站。 （配图为网站使用 Brand > 3 colors 选项生成的一个结果）

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谷歌免费发布了一套 15 门课长达 300 小时的机器学习工程师课程。 涵盖了机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护工作。 详细的学习内容有： • 机器学习基础：涵盖机器学习的基本原理和方法。 • 特征工程：探讨如何有效地处理和转换数据，以提高模型性能。 • 生产级机器学习系统：介绍如何将机器学习模型部署到生产环境中。 • 计算机视觉与自然语言处理：涉及图像和语言数据的分析和应用。 • 推荐系统：讨论如何构建个性化推荐引擎。 • MLOps：聚焦于机器学习操作的实践，包括模型的部署、监控和维护。 • TensorFlow、Google Cloud、VertexAI：介绍这些工具和平台如何支持机器学习项目的开发和部署。 课程地址：

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类

：专注于GenAI和LLM(大型语言模型)的快速机器学习模型服务项目，以简单性为首要目标。其主要特色包括快速部署、支持多种模型类型和自定义模型服务能力。 通过简单的安装和使用示例，用户可以快速部署各种模型，包括Mistral-7B、SDXL Turbo、人脸检测和图像分类等。 FastServe提供了用户界面，方便用户进行交互操作。部署方面，可以轻松集成到Lightning AI Studio。