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LLM

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以下是关于 LLM 的相关信息：

系统学习 LLM 开发的路径和资源：

  1. 掌握深度学习和自然语言处理基础：
    • 机器学习、深度学习、神经网络等基础理论。
    • 自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。
    • 相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福 cs224n 等。
  2. 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理：
    • Transformer 模型架构及自注意力机制原理。
    • BERT 的预训练和微调方法。
    • 掌握相关论文，如 Attention is All You Need、BERT 论文等。
  3. 学习 LLM 模型训练和微调：
    • 大规模文本语料预处理。
    • LLM 预训练框架，如 PyTorch、TensorFlow 等。
    • 微调 LLM 模型进行特定任务迁移。
    • 相关资源：HuggingFace 课程、论文及开源仓库等。
  4. LLM 模型优化和部署：
    • 模型压缩、蒸馏、并行等优化技术。
    • 模型评估和可解释性。
    • 模型服务化、在线推理、多语言支持等。
    • 相关资源：ONNX、TVM、BentoML 等开源工具。
  5. LLM 工程实践和案例学习：
    • 结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练。
    • 分析和优化具体 LLM 工程案例。
    • 研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。
  6. 持续跟踪前沿发展动态：
    • 关注顶会最新论文、技术博客等资源。
    • 参与相关社区交流和项目实践。

LLM 开源中文大语言模型及数据集集合：

  1. CPM-Bee
    • 地址：https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee
    • 简介：一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。它采用 Transformer 自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在 CPM-Bee 基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。
  2. TigerBot
    • 地址：https://github.com/TigerResearch/TigerBot
    • 简介：一个多语言多任务的大规模语言模型(LLM)，开源了包括模型：TigerBot-7B,TigerBot-7B-base，TigerBot-180B，基本训练和推理代码，100G 预训练数据，涵盖金融、法律、百科的领域数据以及 API 等。
  3. 书生·浦语
    • 地址：https://github.com/InternLM/InternLM-techreport
    • 简介：商汤科技、上海 AI 实验室联合香港中文大学、复旦大学和上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM）。据悉，“书生·浦语”具有 1040 亿参数，基于“包含 1.6 万亿 token 的多语种高质量数据集”训练而成。
  4. Aquila

关于 LangChain 大模型应用开发指南中 LLM 的相关内容： LLM（语言逻辑模型）是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM 的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM 的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM 可以根据不同的输入，调用不同的大模型，来完成不同的语言任务，如文本生成、文本理解、文本翻译等。LLM 的优势在于，它可以让开发者无需关心大模型的细节和复杂性，只需要关注语言的逻辑和意义，就可以利用大模型的能力来构建自己的应用。LLM 也可以让开发者灵活地选择和切换不同的大模型，而无需修改代码或适配接口。LLM 还可以让开发者自己封装自己的 LLM，来实现自己的语言逻辑和功能。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：怎么系统学习 llm 开发？

学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能。以下是一些建议的学习路径和资源：1.掌握深度学习和自然语言处理基础-机器学习、深度学习、神经网络等基础理论-自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等-相关课程：吴恩达的深度学习课程、斯坦福cs224n等2.理解Transformer和BERT等模型原理- Transformer模型架构及自注意力机制原理- BERT的预训练和微调方法-掌握相关论文，如Attention is All You Need、BERT论文等3.学习LLM模型训练和微调-大规模文本语料预处理- LLM预训练框架，如PyTorch、TensorFlow等-微调LLM模型进行特定任务迁移-相关资源：HuggingFace课程、论文及开源仓库等4.LLM模型优化和部署-模型压缩、蒸馏、并行等优化技术-模型评估和可解释性-模型服务化、在线推理、多语言支持等-相关资源：ONNX、TVM、BentoML等开源工具5.LLM工程实践和案例学习-结合行业场景，进行个性化的LLM训练-分析和优化具体LLM工程案例-研究LLM新模型、新方法的最新进展6.持续跟踪前沿发展动态-关注顶会最新论文、技术博客等资源-参与相关社区交流和项目实践

LLM开源中文大语言模型及数据集集合

地址：[https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee](https://github.com/OpenBMB/CPM-Bee)简介：一个完全开源、允许商用的百亿参数中英文基座模型。它采用Transformer自回归架构（auto-regressive），在超万亿（trillion）高质量语料上进行预训练，拥有强大的基础能力。开发者和研究者可以在CPM-Bee基座模型的基础上在各类场景进行适配来以创建特定领域的应用模型。TigerBot地址：[https://github.com/TigerResearch/TigerBot](https://github.com/TigerResearch/TigerBot)简介：一个多语言多任务的大规模语言模型(LLM)，开源了包括模型：TigerBot-7B,TigerBot-7B-base，TigerBot-180B，基本训练和推理代码，100G预训练数据，涵盖金融、法律、百科的领域数据以及API等。书生·浦语地址：[https://github.com/InternLM/InternLM-techreport](https://github.com/InternLM/InternLM-techreport)简介：商汤科技、上海AI实验室联合香港中文大学、复旦大学和上海交通大学发布千亿级参数大语言模型“书生·浦语”（InternLM）。据悉，“书生·浦语”具有1040亿参数，基于“包含1.6万亿token的多语种高质量数据集”训练而成。Aquila

开发：LangChain大模型应用开发指南-封装自己的LLM

LLM（语言逻辑模型）是LangChain平台与各种大模型进行交互的核心模型，它是一个抽象的概念，可以理解为一个能够处理语言输入和输出的黑盒。LLM的输入是一个字符串，表示用户的请求或问题，LLM的输出也是一个字符串，表示模型的回答或结果。LLM可以根据不同的输入，调用不同的大模型，来完成不同的语言任务，如文本生成、文本理解、文本翻译等。LLM的优势在于，它可以让开发者无需关心大模型的细节和复杂性，只需要关注语言的逻辑和意义，就可以利用大模型的能力来构建自己的应用。LLM也可以让开发者灵活地选择和切换不同的大模型，而无需修改代码或适配接口。LLM还可以让开发者自己封装自己的LLM，来实现自己的语言逻辑和功能。

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LLM 应用的可观测性主要体现在以下方面： LangChain：借助 LangSmith 提供更好的日志、可视化、播放和跟踪功能，以便监控和调试 LLM 应用。LangSmith 是基于 Web 的工具，能查看和分析细化到 class 的输入和输出，还提供跟踪功能，用于记录和展示 LLM 应用的执行过程和状态，以及 LLM 的内部信息和统计数据。 Langfuse：为大模型应用提供开源可观测性和分析功能，在可视化界面中可探索和调试复杂的日志和追踪，并使用直观的仪表板改善成本、降低成本、减少延迟，提高响应质量。 此外，微软（中国）的《面向大模型的新编程范式》报告中也强调了在线监控和可观测性的重要性。
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以下是在 Linux 下安装 AnythingLLM 的相关指导： 1. 安装地址：https://useanything.com/download 。 2. 安装完成后会进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 3. AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，提供了 Chat 模式（大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案）。 4. 完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 此外，在 GitHubDaily 开源项目列表 2023 年复盘的 AIGC 部分中，也有关于 AnythingLLM 的介绍： 是一个可打造成企业内部知识库的私人专属 GPT！可以将任何文档、资源或内容转换为大语言模型（LLM）知识库，使得在对话过程中可引用到里面的内容。 本文的思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照他的视频进行了实操，并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
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anythingLLM本地部署
以下是关于本地部署大模型以及搭建个人知识库的相关内容： 一、引言 作者是大圣，一个致力于使用 AI 工具将自己打造为超级个体的程序员，目前沉浸于 AI Agent 研究。本文将分享如何部署本地大模型及搭建个人知识库，读完可学习到如何使用 Ollama 一键部署本地大模型、了解 ChatGPT 信息流转、RAG 概念及核心技术、通过 AnythingLLM 搭建本地化数据库等。 五、本地知识库进阶 如果想要对知识库进行更灵活掌控，需要额外软件 AnythingLLM，它包含所有 Open WebUI 能力，并额外支持选择文本嵌入模型和向量数据库。 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库： AnythingLLM 中有 Workspace 概念，可创建独有 Workspace 与其他项目数据隔离。 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式，提供 Chat 模式（大模型根据训练数据和上传文档综合给出答案）和 Query 模式（大模型仅依靠文档数据给出答案）。 配置完成后可进行测试对话。 六、写在最后 作者推崇“看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。如果对 AI Agent 技术感兴趣，可联系作者或加其免费知识星球（备注 AGI 知识库）。 本文思路来源于视频号博主黄益贺，作者按照其视频进行实操并附加了一些关于 RAG 的额外知识。
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2025-03-25