Ai大模型面试八股文一、大模型(LLMs)基础篇二、大模型(LLMs)进阶篇三、大模型(LLMs)微调篇四、大模型(LLMs)langchain篇五、大模型(LLMs)推理篇六、大模型(LLMS)引强化学习篇七、大模型(LLMs)预训练篇八、大模型(LLMs)agent篇前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料

今日主题：当什么是Agent，与LLM的区别又是啥这一天，你的女朋友问你（假设我们有女朋友），宝宝，什么是Agent啊，Agent和LLM有什么区别呀，最近大家都在说的Agent究竟是什么，包括很多文章都在写的Agent，还有之前谷歌发布的Agents白皮书究竟是什么，对我们有什么帮助，对我们有什么影响呢？现在，编者

类型主要功能在LLMs中的实现方法感官记忆短暂存储感官信息以供认知系统访问。缓冲输入/输出系统；感官输入的锁存机制；仿生感官记忆技术。作为一种缓冲机制，允许认知处理组件在不同速度下工作而不丢失信息。过滤信息（例如，通过注意机制）以供长期存储。在线记忆

本书介绍《CurrentBestPracticesforTrainingLLMsfromScratch》是由Weights&Biases（W&B）提供的一份关于从头开始训练大型语言模型（LLMs）的权威指南。这份白皮书深入剖析了LLMs训练的最佳实践，内容覆盖了从数据收集与处理、模型架构选择、训练技巧与优化策略，到模型评估

在人工智能飞速发展的今天，大语言模型（LLMs）凭借其强大的语言处理能力在诸多领域大放异彩。检索增强生成（RAG）系统（面向企业RAG（RetrievalAugmentedGeneration）系统的多维检索框架）的出现，通过整合外部知识源进一步提升了LLMs的性能，使其能针对用户查询提供更准确、更具上下文相关性的

3300Stars288Forks306Issues29贡献者Apache-2.0LicensePython语言代码:https://github.com/NVIDIA/garak主页:https://discord.gg/uVch4puUCs更多AI开源软件：AI开源-小众AI​garak​检查是否可以以我们不希望的方式使LLM失败。探测幻觉、数据泄漏、及时

题目信心v.s.批判:LLM自我修正能力的分解论文地址：https://arxiv.org/abs/2412.19513项目地址：https://github.com/Zhe-Young/SelfCorrectDecompose摘要    大型语言模型(LLM)可以纠正其自生成的响应，但自纠正后的准确性也有所下降。为了对自我纠错有更深入的理解

“LLMsforTimeSeries:anApplicationforSingleStocksandStatisticalArbitrage”论文地址：https://arxiv.org/pdf/2412.09394摘要大型语言模型（LLMs）在时间序列预测任务中展现了强大的能力，颠覆了其不适用于金融市场收益预测的传统观点。通过Chronos架构进行的预

了解Prompttemplate，和大模型交互就靠它了提示板(PromptTemplate)是与大型语言模型(LLMs)交互时用来生成结构化提示的工具。它使用Python的str.format方法来构建带有占位符的模板字符串，允许开发者插入特定主题或其他变量以生成定制化的提示。这种方式简化了与LLMs的对话，使得生

当专用模型超越通用模型时“越大越好”——这个原则在人工智能领域根深蒂固。每个月都有更大的模型诞生，参数越来越多。各家公司甚至为此建设价值100亿美元的AI数据中心。但这是唯一的方向吗？在NeurIPS2024大会上，OpenAI联合创始人伊利亚·苏茨克弗提出了一个观点：“我们所熟知的

目录：TEA-GLM(TokenEmbedding-AlignedGraphLanguageModel）（NeurlPS2024）1背景介绍1.1GNN的局限性1.2LLM解决Graph问题的方案1.3LLMs与GNN结合中的关键问题1.4文章贡献2方法2.1模型框架2.2GNN的对比学习2.2.1GNN的实例对比学习2.2.2GNN的特征对比学习2.3

摘要：在应用集成大语言模型逐步深入的过程中，对于以JSON为代表的结构化数据输出逐步成为核心用例。在模型无法保证100%生成正确JSON输出的当下，应用层是否有一套能够适配多语言，多种结构化格式，同时提供更为健全修复能力的方案？本文结合个人经验，提出了一个基于ANTLR的修复方

大型语言模型（LLMs）演化树LargeLanguageModelsflyfish下面的图来自论文地址Transformer模型（如BERT和GPT-3）已经给自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变化。这得益于它们具备并行化能力（能够同时对输入数据的多个部分进行计算）、处理长距离依赖关系的能力（可以考虑并理解

作者：GengzeZhou,YicongHong,QiWu单位：阿德莱德大学，澳大利亚国立大学论文链接：NavGPT:ExplicitReasoninginVision-and-LanguageNavigationwithLargeLanguageModels（https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/download/28597/29161）代码链接：https://gi

2024最新常考大模型面试八股大模型(LLMS)基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些?2.prefixDecoder和causalDecoder和Encoder-Decoder区别是什么?3.大模型LLM的训练目标是什么?4.涌现能力是啥原因?5.为何现在的大模型大部分是Decoderonly结构?6.简单介绍一下大模型

        当前，随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在各个领域的应用日益广泛。以下是国内外常见的大语言模型工具、已经落地部署的应用以及学习相关的网站和资源的详细介绍。一、国内外常见的大语言模型工具国际大语言模型1.OpenAIGPT

PydanticAIhttps://ai.pydantic.dev/PydanticAIisaPythonagentframeworkdesignedtomakeitlesspainfultobuildproductiongradeapplicationswithGenerativeAI.PydanticAIisaPythonAgentFrameworkdesignedtomakeitlesspainfultobuildproduc

作者：GengzeZhou,YicongHong,ZunWang,XinEricWang,andQiWu阿德莱德大学，AdobeResearch，上海人工智能实验室，加利福尼亚大学圣克鲁斯分校原文链接：NavGPT-2:UnleashingNavigationalReasoningCapabilityforLargeVision-LanguageModels(https://link.spring

大型语言模型（LLMs）已经成为我们生活和工作的一部分，它们以惊人的多功能性和智能化改变了我们与信息的互动方式。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！然而，尽管它们的能力令人印象深刻，但它们并非无懈可击。这些模型可能会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理

【导读】最近很多企业和校园学生开始使用大模型编程。但是有多少人知道大模型的实际代码生成能力？这篇文章提出了一个新颖的代码生成基准测试ClassEval，专注于类级别的代码生成，这是现有基准测试中较少涉及的领域。文章详细描述了ClassEval的构建过程，并通过实验评估了11种最先

XAI4LLM：结合ML和LLM的医疗诊断框架，通过不同的交互方式（NC/NL-ST）实现信息的有效传递论文大纲理解1.排除推理：为什么选择LLM而不是传统ML方法？2.比较推理：NCvsNL-ST交互模式3.因果推理：领域知识如何影响模型性能作者解决思路全流程完全拆解数据分析解法拆解为什么作者选

Assignment4220pts(+140bonuspts)Duedate:11:59PMPST,Dec6(Fri),2024Readtheentiredocumentcarefullyandprovideappropriateanswersbasedonthecontext.<Backgrounds>Figure1.Anillustrationofthebatchedmatrixmultiplication(BMM)

人工智能代理（AIAgents）的演变经历了从简单的起步阶段到如今系统化的进展，这些系统结合了内部控制机制、外部语境基础以及认知输入，从而实现了更复杂和动态的交互。大型语言模型（LLMs）在知识和推理能力方面存在固有限制。具备语言能力的人工智能代理通过将LLMs与内部记忆和外部环境连

目录：前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！一.大模型介绍二.LayerNormalization三.激活函数四.Attention五.transformers函数六.损失函数七.相似度函数一.大模型介绍1.目前主流的开源模型体系有哪些？（1）CausalDecoder（因果解码器）介绍：从左到右的单项注

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