个人笔记

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）

NP-Complete（NPC）问题：属于NP问题，其他所有属于NP的问题都可以规约成它

规约（Reduction）：将问题A转化为问题B，使用问题B的解来解问题A

如果问题A可规约为问题B，说明问题B的时间复杂度要大于或等于问题A的时间复杂度，即问题B的难度一般要比问题A大（毕竟B答案能解A，A不一定能解

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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：

1. 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）

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本文中大部分算法都可通过R语言的latend包复现

1 GBTM

轨迹分组算法（Group-based trajectory model，GBTM）

• 最早由 Daniel Nagin 于 1999 年在知名心理学方法学杂志「Psychological Methods」开始推展
• 接着由 Bobby Jones 与 Daniel Nagin 于 2001 年发表了 SAS procedure2，于是此方法慢慢

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GBTM理论：GBTM

GMM理论：GMM

1 论文汇总

1.1 收缩压时序轨迹与急性脑出血结局

论文地址

论文标题：Temporal Trajectory of Systolic Blood Pressure and Outcomes in Acute Intracerebral He

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中文标题：基于语言模型构建可组合的机器人3D操纵图

英文标题：VoxPoser: Composable 3D Value

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