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作者文章归档：王半仙
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（套娃~）
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入门、大语言模型（提示工程、大语言模型实践、大语言模型理论）、AI绘画、AI音频、多模态、深度学习、AI系统、其他（点赞历史、友情链接）
领域大模型、数
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1 启发式算法
启发式算法（Heuristic Algorithms）通常是以问题为导向的（Problem Specific），没有一个通用的框架，每个不同的问题通常设计一个不同的启发式算法，通常被用来解组合优化问题
普通启发式算法一般是一种贪婪算法，需要根据特定问题进行特定设计
贪婪算法，也叫贪心算法
其基本思想是：每一步都采取当前状态下最好的选择，而不考虑全局最优解是否已经达到。在每一步中，贪心算法都会做出一个贪心决策，即选择当前状态下最优的解决方案，并且不考虑这个决策可能会导致的未来后果
以经典的装包问
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1 基本概念
蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA）由Marco Dorigo于1992年在他的博士论文中首次提出，该算法模拟了自然界中蚂蚁的觅食行为。
蚂蚁寻径的生物过程：
- 蚂蚁在寻找食物源时，会在其经过的路径上释放一种信息素，并能够感知其它蚂蚁释放的信息素。信息素浓度的大小表征路径的远近，信息素浓度越高，表示对应的路径距离越短
- 通常，蚂蚁会以较大的概率优先选择信息素浓度较高的路径，并释放一定量的信息素，以增强该条路径上的信息素浓度，这样，会形成一个正反馈
- 最终，蚂蚁能够找到一条从巢穴到食物源的最佳路径，
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author: 王半仙 creation date: 2023-08-12 14:36 modification date: <%+ tp.file.last_modified_date("YYYY MMMM Do dddd HH:mm:ss ") %> tags: [<%+ tp.file.tags %>] pulish: true article_id: 2598
### 1 基本概念
P问题：能在多项式时间内解决的问题，比如快速排序/冒泡排序
NP问题：能在多项式时间内验证得出一个正确解的问题（不确保在多项式时间内找到答案）
N
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1 基本信息
1.1 课程标题：《DeepLearning.ai 大模型系列课程》
1.2 授课讲师：吴恩达，Isa，Harrison Chase
1.3 授课日期：2023
1.4 品读时间：2023-07~2023-08
1.5 整体耗时：
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1 简介
本节课程将介绍如何使用LangChain和自有数据进行对话
LangChain的组件包括：
- 提示(Prompts): 使模型执行操作的方式。
- 模型(Models)：大语言模型、对话模型，文本表示模型。目前包含多个模型的集成。
- 索引(Indexes): 获取数据的方式，可以与模型结合使用。
- 链(Chains): 端到端功能实现。
- 代理(Agents): 使用模型作为推理引擎
课程内容：
- 介绍如何使用LangChain文档加载器 (Document Lo
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1 简介
LangChain是用于构建大模型应用程序的开源框架
- 基于模块化组合，可单独使用也可以以链式方式进行组合
- 开源社区发展快速；有Python和JavaScript两个不同版本的包
2 提示和输出解释器
直接使用OpenAI的示例：
import os
import openai
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1 简介
以构建客服助手为例，使用不同的 Prompt 链式调用LLM搭建复杂应用
2 语言模型及其 Token
LLM 可以通过使用监督学习来构建，通过不断预测下一个词来学习
LLM 的输出是token，代表常见的字符序列
- 例如，对于 "Learning new things is fun!" 这句话，每个单词都被转换为一个 token
- 而对于较少使用的单词，比如单词 &qu
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《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》
本课程包含大量提示工程的场景示例，笔记中仅作简单记录
1 简介
LLM 的两种类型：
- 基础 LLM：基于文本训练数据，训练出预测下一个单词能力的模型
- 指令微调（Instruction Tuned）LLM：基于预训练好的LLM的，使用输入（指令）和理想输出（遵循这些指令的良好回答）