12_机器翻译入门：多语言LLM应用
引言：跨语言沟通的AI革命 在全球化背景下，语言障碍一直是信息交流、商业合作和文化传播的重要阻碍。2025年，随着多语言大语言模型(LLM)技术的突破，机器翻译已经从简单的单词转换发展为能够理解上下文、处理复杂句式、适应文化差异的智能系统。本文将带您入门多语言LLM在机器翻译领域的应用，重点介绍使用mT5(多语言T5)模型实现...
08_提示工程入门：让LLM听你的话
引言：为什么提示工程如此重要？ 在2025年的今天，大语言模型(LLM)已经成为人工智能领域的核心技术，它们能够理解和生成人类语言，执行复杂的认知任务。然而，要充分发挥这些模型的潜力，仅仅了解如何调用API是不够的。提示工程（Prompt Engineering）作为一种...
Python学习圣经：从入门到精通Python，打好 LLM大模型的基础
尼恩：LLM大模型学习圣经PDF的起源 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，经常性的指导小伙伴们改造简历。 经过尼恩的改造之后，很多小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试机会，拿到了大厂机会。 然而，其中一个成功案例，是一个9年经验 网易的小伙伴，当时拿到了一个年薪近80W的大模型架构offer，逆涨50%，那是在去年2023年的 5月....
前端大模型入门（三）：编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
LLM的核心是通过对语言进行建模来生成自然语言输出或理解输入,两个重要的概念在其中发挥关键作用：Tokenizer 和 Embedding。本篇文章将对这两个概念进行入门级介绍,并提供了针对前端的js示例代码，帮助读者理解它们的基本原理/作用和如何使用。 1. 什么是Tokenizer？ Tokenizer 是一种将自然语言文本转化为模型可以处理的数字表示的工具。自然...
前端大模型入门（一）：用 js+langchain 构建基于 LLM 的应用
利用大模型开发应用时，我们有时候要第一时间给出用户相应，也就是使用流式调用的方式。这时候前端处理响应，就需要特殊的处理：利用处理可读流的方式从响应中读取数据。 随着大语言模型（LLM）在各种应用中的广泛使用，如何高效地从服务器获取模型生成的长文本响应成为一个重要问题。传统的HTTP请求模式通常等待...
langchain 入门指南 - 让 LLM 自动选择不同的 Prompt
让 LLM 自动选择不同的 Prompt 在上一篇文章中，我们学会了如何让 langchain 来自动选择不同的 LLM Chain，以便回答不同的问题，只需要使用 RouterChain 和 MultiPromptChain 就可以实现这一功能。 但 MultiPromptChain 被设计出来并不只是为了实现不同 LLM Chain 的选择，我们还能用它来实现让 LLM 选择...
【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」零基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系和实战指南（LLM、AGI和AIGC都是什么）（二）
【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」零基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系和实战指南（LLM、AGI和AIGC都是什么）（一）https://developer.aliyun.com/article/1471020 流行原因 大型语言模型出色的性能表现使它能够捕捉复杂的语言模式，在各种任务中展现出令人惊叹的能力。它在准确性和流畅性方面往往超过了以前最先进的方法...
【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」零基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系和实战指南（LLM、AGI和AIGC都是什么）（一）
前言 人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展，但是我们目前掌握的能力仍然非常有限。机器学习是人工智能的一个重要领域，它研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并通过重新组织已有的知识结构来不断提高自身的性能。深度学习是机器学习中的一个研究方向，通过多层处理，将初始的“低层”特征表示逐渐转化为“高层”特征表示，从而...
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