在探索如何运行大型语言模型（LLMs）时，一个至关重要的决策就是选择依赖系统 RAM 还是专用 GPU。理解两者之间的权衡，不仅能节省时间和资金，还能优化性能。本文将深入探讨在不同场景下，RAM 和 GPU 的优劣，帮助你做出最合适的选择。 速度与性能：GPU 的压倒性优势 GPU 在处理 LLMs 所需的矩阵运算方面具有得天独厚的优势。这是因为 GPU 是专为并行计算而设计的，它能同时处理大量数
引言：拥抱 AI 赋能的 VS Code 开发新纪元 欢迎来到 AI 赋能的 VS Code 工作流探索之旅！本文将深入研究两款强大的扩展：Continue 和 Cline，它们能够无缝集成 OpenWebUI（一个隐私优先的 AI 模型部署界面）。这些工具使开发者能够利用 AI 驱动的建议来编写、调试和优化代码，同时确保您的数据完全私密地保存在本地机器上，依托自托管模型。通过将 Visual S
GPT-2，作为早期的大型语言模型之一，以其强大的文本生成能力而闻名。本文将深入剖析 GPT-2 的架构，通过详细的步骤，揭示它是如何理解和生成文本的。我们将从分词（Tokenization）开始，逐步深入到嵌入层（Embedding Lookup）、位置编码（Positional Encoding）、Transformer块（Transformer Block）以及最后的输出层（Final Ou
在当今网络安全形势日益严峻的背景下，手动分析海量的安全日志以检测潜在威胁变得越来越耗时且乏味。本文将介绍如何利用大模型（LLMs）和云服务，构建一个名为“网络威胁分析器”的工具，旨在简化并加速这一过程，帮助安全从业者快速识别、提取和验证安全日志中的关键信息，从而提高网络安全防护效率。 背景与动机：告别繁琐的手工日志分析 传统的安全日志分析方式需要安全分析师逐行审查日志文件，这不仅需要深厚的专业知识
大模型 (LLM) 的训练，曾经是一个高不可攀的技术圣殿，只有拥有雄厚资金和强大算力的科技巨头才能涉足。然而，随着技术的进步和开源社区的蓬勃发展，现在即使在家中，也能以相对较低的成本，从零开始训练一个属于自己的 LLM。本文将深入浅出地介绍 LLM 训练的基础概念，并提供一个简单的实践案例，帮助你开启 LLM 的探索之旅。 1. 什么是大模型 (LLM)？ LLM，即大型语言模型 (Large L
你想为律师事务所、内部合规部门或法律研究机构构建一款智能聊天机器人吗？你是否已经厌倦了现有大语言模型（LLM）在法律领域“一本正经地胡说八道”，凭空捏造法规，错误解读条款？本文将分享如何利用 LoRA (Low-Rank Adaptation) 技术，在Colab Pro环境下，仅仅花费4小时，对开源 Mistral 大模型 进行微调，打造一个高度专业、准确的法律助手。 法律领域的需求：超越通用L
近年来，AI Agent (人工智能代理) 的概念炙手可热。从 GitHub Copilot 这样的代码助手，到 Google 的 Jules，再到 Stitch 和 Cursor IDE 等新兴工具，科技巨头们正竞相开发基于 AI Agent 的创新应用。想象一下，拥有一个能够自主上网搜索信息、比较不同方案并为你订购披萨的私人 AI Agent。这正是 AI Agent 的潜力所在！本文将深入探
想象一下，你的团队中多了一位永不疲倦、从不争执、记忆力超群的工程师，这不再是遥不可及的梦想，而是LLM（大型语言模型）技术带来的现实。一位资深软件架构师的朋友，在离开键盘十年后，重新投入软件开发。但这一次，他不再亲自编写代码，而是引导 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 来完成。这不仅仅是辅助编码或自动化，而是一种全新的模式：引导编码，它正在颠覆我们对
导语： 大模型（LLM）技术的飞速发展在提高开发效率的同时，也带来了新的安全隐患。本文将深入探讨一种名为“Slopquatting”的由大模型幻觉导致的威胁，分析其原理、危害，并提供相应的防范措施，帮助开发者在享受 AI 带来的便利的同时，规避潜在的风险。 一、大模型幻觉：Slopquatting 的温床 “大模型幻觉”是指大型语言模型（LLM）生成不真实或不准确信息的能力。这种幻觉并非简单的错误
近年来，大模型技术如GPT-4、Claude 3、Llama 3等已成为各类语言应用的基础。它们凭借强大的语言理解和生成能力，在各行各业崭露头角。然而，要让这些“通用型选手”真正适应特定领域的任务，并充分发挥其潜力，并非易事。本文将深入探讨三种关键的大模型优化策略——预训练、微调和检索增强生成（RAG），并结合实际案例，为您提供一套实用的大模型应用指南，助您打造高效、可靠的大模型系统。 1. 夯实
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