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深度学习经过近几年的长足发展，在许多识别相关的任务上都取得了前所未有的成果，基于此，需要更深程度理解数据的推理任务被提出来，比如计算机视觉中的视觉问答（Visual Question Answering）、视觉推理（Visual Reasoning），自然...

大语言模型：原理、应用与优化 8.3.1 自主智能体的组件 （1）角色组件 如图 8-8 所示，角色组件（Persona Component）通过指定大模型扮演某个特定角色来 执行某一类的任务。

RAG模型的工作原理 RAG的目的是，通过工程化手段，解决大语言模型（LLM）知识更新困难的问题。

Transformer从结构上看依然是编码G解码架构，由自注意力（SelfGAttention）、编码G解码注意力（EncoderGDecoder Attention）和前馈神经网络（Feed Forward Neural Network）构成。

本书的第1部分帮助你理解“Chatbot”和“对话式交互”；第2部分带你了解通用人工智能（AGI）及其代表——GPT；第3部分和第4部分介绍Chatbot的生命周期；第5部分介绍AGI与现实世界的接口——机器人流程自动化（RPA）；第6部分介绍行业对Cha...

这一年的5月22日，从本·伯南克首次警告量化宽松政策（QE）将至年底结束的那天，10年期国债收益率开始上升，收益率曲线变得越来越陡峭。

例如，计划模式 (Planning Pattern) 用于设计智能体的计划生成和 执行策略，使智能体能够自主制订和调整计划以实现目标。

即基于消息共享的发布 - 订阅机制（Publish- Subscribe Mechanism），允许智能体直接交换消息，任何智能体都 可以透明地访问其他智能体的消息，无须询问和等待响应。

为了让大语言模型（LLM）能够有效地作为智能体（Agent）工作，其能力必须超越多 模态生成，能够与外部环境交互，包括访问实时数据、调用外部软件、执行具体操作任 务。

（3）记忆组件 记忆组件（ Memory Component）在自主智能体的整体架构中发挥着重要的作用，可以 帮助智能体积累经验、自我进化，增强智能体行事的一致性和合理性。

访问令牌分为主令牌（Primary Token）和模拟令牌（Impersonation Token）。

访问令牌模式 访问令牌模式（Access Token Pattern）主要用于在服务调用时识别调用者的身份，然后基于调用者的身份信息进行访问控制、流量管控、计费等操作。

我们还训练了一个RoBERTa词元分析器(Tokenizer),并使用词元分析器对数据进 行编码。

ChatGPT就是使用Word2Vec词向量技术来做词嵌入 （Word Embedding）的，以此将文字转换成数字向量。

（1）标记嵌入（Token Embedding） 英文语料库一般采用词块嵌入（WordPiece Embedding），也就是说，将单词划分成一组有限的公共子词单元，这样能在单词的有效性和字符的灵活性之间取得平衡。

甚至我们可以发现，词嵌入向量（Embedding Vectors）具备类比特性。

编码词位置 原则上，词嵌入是适合用作大型语言模型（LLM）输入的。

这一步使用词嵌入矩阵（Token Embedding Matrix） ，将 W 序列中的每个单词映射为一个固定维度的向量。

（5）词嵌入表示 词嵌入表示（Word Embedding Representation）是一种将离散的词语转换为低维实数向量的表示方法。

与特征有关的另外一个词是向量（Vector），可以看作空间中的一条有方向的线段，在计算机中一般用一维数组表示。

Lucene处理每个字段的方式也可以不同，有不同的选项可供选择，最基本的包括如何索引、是否存储、词条向量（TermVector）等。

第二，尺度定律仅在语言模型下被充分验证，而视觉等多模态场景，因为尚未有类 似语言模型的下一个词预估（Next Token Prediction）的有效自回归机制，所以 62 还没有对应场景的尺度定律分析。

Encoder，将输入的文本进行编码，然后输出一个语义特征向量（Token Embedding），最后通过交叉注意力机制，将其发送给图像信息创建器作为生成条件。

我们将使用 BertViz来可视化注意力头，并使用语言可解释性工具(LIT)进 行主成分分析(PCA)。