第一部分:AI-Agent 基础概念1.1 人工智能(AI)简介1.1.1 基本定义人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指使计算机、机器等具备模仿人类智能的能力的学科。具体来说,它涉及到通过算法、数据和模型,使得机器能够执行智能任务,如感知、推理、学习、理解、决策等。AI的目标是使机器能够执行复杂的任务,而这些任务通常需要人类智慧才能完成。1.1.2 发展历史人工智...
使用 PPO(Proximal Policy Optimization)微调大语言模型(LLM)作为智能体(Agent),适用于任务型对话、工具调用、自主规划等场景。我们将结合 Hugging Face Transformers + TRL(Transformer Reinforcement Learning)库 + 自定义环境,以一个简化但完整的例子说明整个流程。🎯 目标场景示例任务:让 LLM...
✅ 基于 LangChain 0.2+(2024 年主流版本) 📌 导入惯例:from langchain import ... 或 from langchain_core import ...🧱 一、核心概念概念说明LLM大语言模型接口(如 OpenAI、Anthropic、Ollama)ChatModel支持对话格式的模型(messages 输入)PromptTemplate构建结构化提示词C...
扩散模型的核心数学公式揭示了其从噪声中生成数据的机制,这些公式构成了DDPM(去噪扩散概率模型)的基础理论框架。扩散模型通过前向扩散过程逐步添加噪声,再通过反向去噪过程学习逆转这一过程,最终实现高质量的数据生成。这些公式不仅展示了扩散模型的数学严谨性,也解释了为何它能够稳定训练并生成逼真样本。一、前向扩散过程公式前向扩散过程是扩散模型的基础,它通过T个时间步逐步向原始数据添加高斯噪声,直到最终得到...
Section 1: Introduction to the Transfer Learning Paradigm1.1 The Core Imperative: Overcoming Data and Computational BottlenecksModern machine learning, particularly in the realm of deep learning, is c...