李宏毅-Generative AI-第一课

Generative AI:让机器学会产生复杂而有结构的物件

复杂:无穷可能

有结构:由有限的基本单位所构成,基本单位就是 token

在hugging-face上有开源模型。可以使用hugging-face的transformers库进行训练这些开源模型

以上属于llm内部的工作流程:把刚刚猜出来的token作为新的输入贴在老的输入后面,再交给LLM重复循环这个操作,当然不是死循环操作,可以指定循环次数

下面是使用model.genretate()的简化写法

但是现在都是文字接龙,并没有达到你问我答的效果,所以要加prompt_template

有三种角色:1.system:开发者放的prompt;2.user:用户说的话3.assistant:LLM说的话

最后是提供了一种对上述工作流程的简化使用方式:

相关推荐
七夜zippoe2 分钟前
OpenClaw 子代理(Subagent)机制详解
大数据·人工智能·subagent·openclaw·子代理
薛定e的猫咪6 分钟前
【Neural Networks 2025】TDAG 论文解读:多智能体不是重点,动态任务分解才是关键
人工智能·深度学习·计算机视觉
wayz1110 分钟前
Day 1 编程实战:机器学习基础与评估指标
人工智能·机器学习
财经三剑客10 分钟前
长安汽车3月销量超27万辆 海外及新能源环比大幅增长
大数据·人工智能·汽车
黑金IT10 分钟前
AI Agent “小龙虾终极进化”——自主学习与持久化记忆的架构实现
人工智能·学习·架构
砍材农夫15 分钟前
spring-ai 第九模型介绍-聊天记录
人工智能
小码吃趴菜15 分钟前
面试小论文准备
人工智能
最贪吃的虎16 分钟前
【每日一问系列】LangChain中支持几种Model?
人工智能
AGV算法笔记16 分钟前
二维码目标检测论文精读:EA-OBB 如何用轻量化旋转检测提升 QR 码定位效果?
人工智能·目标检测·目标跟踪
nap-joker18 分钟前
基于大语言模型的大规模人群中的生物年龄预测
人工智能·语言模型·自然语言处理·生物年龄·器官特异的生物年龄