sam大模型原理 Sam大模型的原理基于自注意力机制的深度学习模型。其核心要点如下：自注意力机制：Sam大模型的核心在于自注意力机制，该机制能够根据输入序列中不同位置的关联性来加权考虑不同位置的信息。这样，模型能够识别并加权处理输入序列中的重要元素，生成更全面的特征表示。编码器：在Sam大模型中，首先通过编码器将...
一张图读懂大模型应用是如何工作的,一图胜千言 应用程序：我们的业务程序，我们编写代码的地方。基础大模型：如GPT、ERNIE等，是进行语言处理的核心。Prompt：提示词，用于引导模型生成特定类型的响应。APIs：第三方或自定义接口，允许与其他系统交互。RAG：检索增强生成，结合检索与生成技术，提高文本生成质量。Fine-tuning：对已有模型进行微调，以适应特定...
飞浆AI studio人工智能课程学习(1)-大模型时代&优质Prompt 代码生成：根据具体需求，如读取PDF的Python代码，生成符合要求的代码。其他应用：如组装电脑配置单等，都可以通过优质Prompt生成符合特定要求的内容。提示词进阶：优化Prompt：如何优化Prompt以生成更好的内容。迭代与引导：通过迭代和优化Prompt，引导大模型生成更符合期望的内容。工具与模型微调：使用工具进行Pr...
大模型推理原理&流程详解 大语言模型LLM指的是参数量较大（一般在10亿以上）且具有较强生成能力的语言模型。以Qwen2-0.5B为例，其参数量为5亿，与大语言模型相比存在差距。在LLM的推理过程中，首先进行prefill阶段，即输入编码，生成kv cache，并产生首个token。接着进入自回归解码阶段，输入一段文本后生成一段长度为N的输出。
大模型推理原理&流程详解 大语言模型（LLM）指的是参数量较大（通常超过10亿参数）且生成能力较强的模型。例如，Qwen2-0.5B的参数量仅为5亿。模型通过上半部分的prefill阶段，对输入编码进行处理，产生键值缓存（kv cache），并在首token的基础上启动自回归解码过程。在这一阶段，模型根据输入文本生成长度为N的输出。每次生成仅...
