从头开始构建自己的 GPT 大型语言模型
图片来源： Tatev Aslanyan 一、说明 我们将使用 PyTorch 从头开始构建生成式 AI、大型语言模型——包括嵌入、位置编码、多头自注意、残差连接、层归一化，Baby GPT 是一个探索性项目，旨在逐步构建类似 GPT 的语言模型。在这个项目中，我不会太详细地解释理论，而是主要展示编码部分。该项目从一个简单的 Bigram 模型开始，并逐渐融入了 Transforme...
大型网站系统架构演化实例_9.分布式服务
连接数据库，提供共用业务服务，而应用系统只需要管理用户界面，通过分布式服务调用共用业务服务完成具体业务操作。 此时，网站系统架构如图1所示。 图1 第十阶段网站架构 大型网站的架构演化到这里，基本上大多数的技术问题都得以解决，诸如跨数据中心的实时同步和具体网站业务相关的问题也都可以通过组合改进现有技术架构解决。 2.分布式服务服务器 分布式服务是一种计...
LM Studio：一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM），它允许用户发现、下载并运行本地LLMs
LM Studio是一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。它允许用户发现、下载并运行本地LLMs，支持在Windows、Linux和Mac等PC端部署2510。LM Studio的安装过程涉及访问其官网并选择相应操作系统的版本进行下载安装。安装成功后，用户可以通过该软件选择并运行心仪的模型，这些模型一般在huggingface上找到，重要因素包括模型的大小或参数量910。LM ...
大型网站系统架构演化实例_7.使用NoSQL和搜索引擎
1.使用NoSQL和搜索引擎 随着网站业务越来越复杂，对数据存储和检索的需求也越来越复杂，网站需要采用一些非关系数据库技术如NoSQL和非数据库查询技术如搜索引擎。NoSQL和搜索引擎都是源自互联网的技术手段，对可伸缩的分布式特性具有更好的支持。应用服务器则通过一个统一数据访问模块访问各种数据，减轻应用程序管理诸多数据源的麻烦。 此时，网站系统架构如图1。 图1 第八阶...
大型网站系统架构演化实例_5.使用反向代理和CDN加速网站响应
1.使用反向代理和CDN加速网站响应 随着网站业务不断发展，用户规模越来越大，由于区域的差别使得网络环境异常复杂，不同地区的用户访问网站时，速度差别也极大。有研究表明，网站访问延迟和用户流失率正相关，网站访问越慢，用户越容易失去耐心而离开。为了提供更好的用户体验，留住用户，网站需要加速网站访问速度。主要手段有使用CDN和反向代理。CDN和反向代理的基本原理都是缓存。 ...
阳江举办新春首场大型招聘会 285家进场企业提供岗位逾9100个
讯 记者戴灵敏报道：2月20日上午，阳江市新春首场大型招聘会在市人民广场举行，拉开了春节后系列招聘会的序幕。285家进场招聘企业提供9100多个岗位，8700人进场求职，初步达成就业意向2832人。上午10时许，阳江市人民广场人头攒动，大部分企业的招聘展位前都有求职者在咨询。福利待遇较好的职位，求职者更是络绎不绝。“不到2小时，已经收到60多份简历。”阳春市消防救援大队大队长王任朋介绍，该大队计划招聘...
Sora--首个大型视频生成模型
Sora--首个大型视频生成模型 胡锡进于2024年2月20日认为：台当局怂了 新的改变世界模拟器视觉数据转换视频压缩时空补丁（Spacetime Laten Patches）视频生成扩展变压器算法和模型架构结语 胡锡进于2024年2月20日认为：台当局怂了 **TU商兴** 认为：不是怂了就可以的，台当局又不是小孩子 新的改变 对比现在文生视频的一流团队RUNWAY 、PIKA、SVD的生成效果，...
【大语言模型】大型语言模型的数据收集和预处理
前言 LLM（大型语言模型）是先进的人工智能模型，使用大量文本数据进行广泛的训练。 通过这种培训，他们学习语言结构和模式，并能够执行各种与语言相关的任务，例如摘要、翻译、情感分析等。 由于LLM具有执行以前机器难以完成的自然语言任务的卓越能力，近年来LLM受到了广泛关注。然而，开发和维护这些模型的成本可能很高，需要大量的计算资源和数据进行训练。 ...
【测试和项目管理】做一个合格的测试owner，是带好大型、复杂项目的第一步
一、什么是owner owner，毋庸置疑讲的是一种主人翁意识。这个角色需要很强的责任感、规划能力和沟通协作能力。 当项目较为密集和频繁，PM无法兼顾所有项目时，需要有人能够承担起统筹责任，下文会仔细介绍（适用于传统项目、也适用于敏捷项目，主要传递这种理念，大家按需取用） 二、测试owner的职责和权利 *在我们公司，因为测试还不能够直接干预技术事项，所以还存在“技术owner”，以下测试owner...
如何解决LLM（大型语言模型）幻觉问题
LLM幻觉问题是什么？ LLM（大型语言模型）幻觉问题指的是当大型语言模型（如我这样的）在处理请求时产生的不准确或虚构的信息。这些幻觉可能是因为模型的训练数据不足、错误或偏见，或者是因为模型在处理某些特定类型的问题时的局限性。具体来说，这些问题可能包括： 生成虚假或不准确的信息：模型可能会生成与现实不符或完全虚构的答案。过度自信：即使提供的信息不准确或虚假，模型也可能表现出过度的自信。重复或矛盾：在回...