200行python代码实现从Bigram模型到LLM
前言 上一篇文章 《从零开始200行python代码实现LLM》，实现了一个“诗词生成器”，从一个基于“概率统计”的实现开始，最后使用pytorch，实现了一个经典的Bigram模型。 在Bigram模型里，每一个字只和前一个字有关，尽管是这样，我们的babygpt_v1.py 也输出了“渐觉是路，故园春衫。”这种看起来比较通顺的语句。 本文继续从 b...
从零开始200行python代码实现LLM
前言 大语言模型（LLM）很火，讨论的文章铺天盖地，但对于没有机器学习背景的人来说，看多了只是粗浅了解了一堆概念，疑惑只增不减。 本文尝试从零开始，用python实现一个极简但完整的大语言模型，在过程中把各种概念“具象化”，让大家亲眼看到、亲手写出self-attention机制、transformer模型，亲自感受下训练、推理中会遇到的一些问题。 本...
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....
Python 应用可观测重磅上线：解决 LLM 应用落地的“最后一公里”问题
1. 背景 随着 LLM（大语言模型）技术的不断成熟和应用场景的不断拓展，越来越多的企业开始将 LLM 技术纳入自己的产品和服务中。LLM 在自然语言处理方面表现出令人印象深刻的能力。然而，其内部机制仍然不明确，这种缺乏透明度的做法给下游应用带来了不必要的风险，这也导致了 LLM 应用落地难等问题。因此，理解和解释这些模型对于阐明其行为、局限性和社会影响至关重要。LLM 可观测...
Python中Keras微调Google Gemma：定制化指令增强大语言模型LLM
像谷歌、Meta和Twitter这样的大公司正大力推动其大型语言模型（LLM）的开源。最近，谷歌DeepMind团队推出了Gemma——一个由与创建谷歌Gemini模型相同的研究和技术构建的轻量级、开源LLM系列（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据报告）。 本文，我们将帮助客户了解Gemma模型，如何使用云GPU和TPU访问它们，以及如何在角色扮演数据集上训练最新的Gemma...
如何使用Pythonclient示例
OpenSearch 使用自有网关进行签名验签，依赖阿里云TeaDSL sdk进行签名构造，使用时需进行依赖引入：pip install alibabacloud_tea_util pip install alibabacloud_opensearch_util pip install alibab...
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