本文是基于吴恩达大模型系列课程的学习笔记,介绍面向开发者的提示工程和大模型应用开发基础知识。
本文介绍从Transformer架构到大型语言模型(LLM)的发展历程和核心原理,包括注意力机制、预训练语言模型等关键概念。
本文介绍从LangChain基础到构建简单Agent的实现过程,包括LLM调用、Prompt模板、工具集成等关键概念。
讲解 CUDA 安装(版本匹配显卡)、验证方法,及 PyTorch GPU 版本安装命令,说明系统 CUDA 版本可高于 PyTorch 编译版本。
本文介绍了海量数据处理的常用方法和技术,包括分治、堆和哈希等算法的应用。