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发现了个好东西，这个老哥开源了一门课程《从头开始构建大型语言模型》，这门课程将一步步地指导你创建自己的LLM。#AI# #llm# 每个阶段都有清晰的文本、图表和实例来解释相关概念。 课程内容包括： 1. 从基础理解注意力机制 2. 构建并预训练一个类似于GPT的模型 3. 学习如何加载预训练的权重 4. 对模型进行分类任务的微调 5. 使用直接偏好优化进行指令微调模型 课程地址：

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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：为大型语言模型(LLM)设计的结构化生成语言，旨在加速和更好地控制与LLM的交互。 特点包括：灵活的前端语言，允许轻松编程LLM应用，支持多个连锁生成调用、高级提示技术、控制流、多模式、并行处理和外部交互；具备高性能运行时，使用RadixAttention可以显著加速复杂LLM程序的执行，自动跨多个调用重复使用KV缓存，同时支持连续批处理和张量并行处理。

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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。

：超简单的类GPT语音助手，采用开源大型语言模型 (LLM) 以响应口头请求，完全在树莓派上本地运行。

：超简单的类GPT语音助手，采用开源大型语言模型 (LLM) 以响应口头请求，完全在树莓派上本地运行。 它不需要互联网连接或云服务支持。使用按钮触发录音，经过自动语音识别生成文本，然后由 TinyLlama-1.1B LLM 生成回复，并通过 eSpeak 语音合成器产生音频输出。

：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模

：一个 python 包，允许Python开发者使用不同的大型语言模型(LLM)并通过简单的界面进行提示工程，提供了加载LLM模型、嵌入模型和向量数据库的类，以创建带有自己的提示工程和RAG技术的LLM应用。