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2024-05-05 20:24:51

大模型系列之解读MoE

Mixtral 8x7B 的推出，使我们开始更多地关注基于MoE 的大模型架构，那么，什么是MoE呢？1. MoE溯源MoE的概念起源于 1991 年的论文 Adaptive Mixture of Local Experts（https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/jjnh91.pdf）。这个概念与集成学习方法相似，旨在为由多个单独网络组成的系统并建... ...继续阅读 (82)

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2024-04-28 20:24:22

数据工程师常见的10个数据统计问题

数据工程师自诩自己是“比任何软件工程师更擅长统计，比任何统计学者更擅长软件工程的人”。这里枚举了数据工程师常见的10个数据统计问题，希望对大家有所帮助。1. 不完全理解目标函数数据工程师希望建立“最佳”的模型。但是如果不知道目标和目标函数是什么，以及它是如何运作的，那么就不太可能建立“最佳”模型。这个目标甚至可能不是一个数学函数，而是一个改进商业目标的指标。大多数人花费大量时间理解目标函数以及数据... ...继续阅读 (71)

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2024-04-21 20:24:57

RAG的10篇论文-2024Q1

大模型来了，论文都读不过来了。在大型模型的研究与工程应用领域，变化之迅猛令人瞠目，用“日新月异”来形容似乎都显得有些保守。即便是针对其中的RAG技术，自2024年伊始至今，学界就已经涌现出了很多高质量的研究论文。在这里，老码农挑选了十篇具有代表性的作品，以期对大家的探索和实践提供有益的参考与启示。1. RAG与微调：流水线、权衡和一个农业案例的研究论文标题：RAG vs Fine-tuning:... ...继续阅读 (55)

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2024-04-14 20:24:26

重温《Effective Java》

如果忘掉其他的数据结构，只留下一种，或许会是哈希表；如果忘掉其他的安全技术，只留下一种，或许会是访问控制；如果扔掉手中其他的Java 手册，只留下一本，对于期望写出高效而优雅代码的工程师而言，那或许就是《Effective Java》。“大道易得，小术难求”，如果一本书中道与术兼备，很可能会成为经典之作，而《Effective Java》一书则可能是经典中的经典。作者Joshua Bloch是... ...继续阅读 (63)

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2024-04-06 20:24:37

提示工程中的10个设计模式

我们可以将提示词定义为向大型语言模型(Large Language Model，LLM)提供的一个查询或一组指令，这些指令随后使模型能够维持一定程度的自定义或增强，以改进其功能并影响其输出。我们可以通过提供细节、规则和指导来引出更有针对性的输出，从而使提示词更加具体。提示词越具体，输出就越精确，关于提示工程的更多信息可以参考《解读提示工程（Prompt Engineering）》以及《Agent ... ...继续阅读 (56)

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2024-03-31 20:24:57

《基础设施即代码（IaC）》译者序

随着信息技术的飞速发展，我们对基础设施的理解也在不断深化。传统的基础设施往往被看作是硬件和软件的堆砌，而现在，基础设施的概念已经发生了巨大的变化。在当今这个信息化、数字化的时代，基础设施已经成为了企业和组织运行的核心。在云计算、大数据、人工智能等技术的推动下，基础设施不再是单纯的硬件和软件，而是一种基础架构，一种设计思想。在软件工程领域，DevOps是“左移”运动的重要体现。DevOps是一种创新... ...继续阅读 (50)

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2024-03-24 20:24:20

大模型应用的10种架构模式

在塑造新领域的过程中，我们往往依赖于一些经过实践验证的策略、方法和模式。这种观念对于软件工程领域的专业人士来说，已经司空见惯，设计模式已成为程序员们的重要技能。然而，当我们转向大模型应用和人工智能领域，情况可能会有所不同。面对新兴技术，例如生成式AI，我们尚缺乏成熟的设计模式来支撑这些解决方案。作为一位老码农，我在这里整理总结了一些针对大模型应用的设计方法和架构模式，试图应对和解决大模型应用实现中... ...继续阅读 (80)

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2024-03-17 20:25:02

浏览器架构的温故知新

【引子】前端可能是一个日新月异的领域，我们很难了解其中的方方面面。但是，前端系统一般都以浏览器作为运行环境，对浏览器的进一步理解有助于我们更好地开发前端应用。这也是本文的由来之一，也作为对runtime的一次实例分析。浏览器架构经历了从单进程浏览器到多进程浏览器的转变。在强调稳定性、平滑性和安全性的同时，进程开始分解为渲染、 GPU、网络和插件等，提高了架构的整洁性。回顾浏览器的架构，需要进一步... ...继续阅读 (99)

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2024-03-10 20:24:12

双手沾泥，大模型应用并不神秘

【引子】感谢图灵出版社英子老师赠书——《大模型应用开发极简入门》，读过之后，正好和自己的大模型系列文章相互印证，于是将读后感汇成此文。如今，大模型应用已经渗透到各个领域，从自然语言处理到计算机视觉，再到推荐系统。这些复杂而强大的模型，如 GPT-3.5/4、文心一言和 Claude3，成为科技领域的瑰宝，引领着人工智能的浪潮。然而，对于许多初学者来说，这些大模型应用似乎充满神秘色彩，仿佛只有少数... ...继续阅读 (61)

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2024-03-03 20:24:50

《精益DevOps》译者序

计算机网络的发展导致了IT领域中的两个重要发展——虚拟化和分布式计算，云服务是虚拟化的一个直接体现，而微服务架构则是分布式计算的一个重要应用领域。不论是虚拟化还是分布式计算，都对软件工程中的研发效能提出了新的问题和挑战，于是DevOps 应运而生。然而。大道易得，小术难求。我们很容易理解DevOps为IT服务交付带来的诸多益处，但对如何让DevOps 真正融入我们的软件工程中往往... ...继续阅读 (53)

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2024-02-25 20:24:30

在大模型RAG系统中应用知识图谱

【引子】关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai 上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。在基于大模型的RAG应用中，可能会出现不同类型的问题，通过知识图谱的辅助可以在不同阶段增强RAG的效果，并具体说明在每个阶段如何改进答案和查询。知识图谱更类似于结构化数据存储，而不... ...继续阅读 (62)

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2024-02-17 20:25:01

面向知识图谱的大模型应用

【引子】春节期间，读了论文《An LLM Compiler for Parallel Function Calling》(https://arxiv.org/abs/2312.04511), 颇受启发，或许可以通过LLM Compiler 实现已有知识图谱系统的大模型赋能，实现面向知识图谱的大模型应用。知识图谱的应用由来已久，如果企业已经投资了知识图谱系统，而且效果还不错，需要用LLM重新实现一... ...继续阅读 (63)

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2024-02-04 20:24:13

大模型系列——解读RAG

RAG 是2023年最流行的基于 LLM 的应用系统架构。有许多产品几乎完全建立在 RAG 之上，覆盖了结合网络搜索引擎和 LLM 的问答服务，到成千上万个数据聊天的应用程序。很多人将RAG和Agent 作为大模型应用的两种主流架构，但什么是RAG呢？RAG又涉及了哪些具体的技术呢？1. 什么是RAGRAG即检索增强生成，为 LLM 提供了从某些数据源检索到的信息，并基于此修正生成的答案。RAG ... ...继续阅读 (58)

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2024-01-28 20:24:12

让知识图谱成为大模型的伴侣

大型语言模型(LLM)能够在短时间内生成非常流畅和连贯的文本，为人工智能的对话、创造性写作和其他广泛的应用开辟了新的可能性，然而，LLM也有着一些关键的局限性。它们的知识仅限于从训练数据中识别出的模式，这意味着缺乏对世界的真正理解。同时，推理能力也是有限的，不能进行逻辑推理或从多种数据源来融合事实。面对更复杂、更开放的问题时，回答开始变得荒谬或矛盾，美其名曰“幻觉”。为了弥补这些差距，检索增强生成... ...继续阅读 (72)

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2024-01-21 20:24:40

API协议设计的10种技术

在这个数字时代，我们的日常生活中充斥着各种应用程序和系统之间的交互。无论是社交媒体、在线购物还是智能家居设备，它们都需要通过API（应用程序接口）来实现数据的传输和通信。然而，这些看似简单的操作背后隐藏着复杂的协议。API协议包含了一组规则和标准，用于定义不同系统之间如何进行通信和共享数据。它们充当了不同应用程序之间的桥梁，使它们能够相互理解和交流。API协议的设计和实现需要考虑到安全性、可靠性和... ...继续阅读 (88)

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2024-01-14 20:24:32

老码农眼中的数字孪生

数字孪生，自2016年起连续４年被Gartner列为十大战略科技发展趋势之一。数字孪生技术作为解决数字模型与物理实体交互难题，践行数字化转型理念与目标的关键使能技术，在支撑产品研制业务全流程、助力科研生产和管理的融合创新方面将发挥重要作用。那么什么是数字孪生呢？与物联网又有什么关系呢？与企业的数字化转型又有什么关系呢？1. 什么是数字孪生数字孪生的雏形 “镜像空间模型” 最早由美国密歇根大学Mic... ...继续阅读 (79)

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2024-01-07 20:24:23

程序员关于学习的10件事

【引子】新年伊始，每个人都会定一点儿自己的学习目标或者学习计划。石头兄弟推荐给我一篇文章，其中阐述了一些对学习本身的认知，而且是站在程序员的视角上，https://cacm.acm.org/magazines/2024/1/278891-10-things-software-developers-should-learn-about-learning/fulltext，读后颇有感触，遂编译成文，分... ...继续阅读 (67)

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2024-01-01 20:39:30

梦里河山：自在正定，跨年寄语

‍‍雏鹰高飞，我们也渐渐失去了新年第一天去香炉峰顶祈福的动力。向往着梦里河山，于是启动了这次的跨年之旅。雾途放假的第一天，早早起床，7点钟开车驱往赵子龙的故乡——正定。万万没有想到，出了五环，晨雾越来越浓，能见度渐渐小于10米了。安全第一，我们驶入了固安服务区。停下车，居然看不到卫生间和加油站。求助于打扫卫生的大爷，才辨别了方向，寻到了永和豆浆，驻足休息。一个小时之后，窗外浓雾稍淡，出门寻找加油站... ...继续阅读 (55)

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2023-12-28 09:10:12

2023年，不缀的脚步

匆匆，时光从指尖溜走，匆匆，时光染白了发梢，匆匆，时光在倾听着我们匆匆的脚步。2023年，平凡而又非常不同以往，一个50多岁的IT人再一次换了工作，对那些贩卖焦虑的人来说往往被称为特例，或者被当成幸存者偏差，浮躁和无奈会蒙蔽人们的视听，让人们看不到他们不能轻易得到的东西。事实上可能并不复杂，可以扪心自问，我们真的喜欢技术么？能够从工作中获得乐趣么？工作乐趣工作的乐趣大体有三个。第一个是赚钱养家，赡... ...继续阅读 (80)

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2023-12-24 20:23:25

机器学习模型性能的10个指标

尽管大模型非常强大，但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比，解释现实中的物理现象，未必要用到量子力学。有些相对简单的问题，或许一个统计分布就足够了。对机器学习而言，也不用言必深度学习与神经网络，关键在于明确问题的边界。那么在使用ML解决相对简单问题的时候，如何评估一个机器学习模型的性能呢？这里给出了10个相对常用的评价指标，希望对产研同学有所帮助。1. 准确率准确率是机... ...继续阅读 (92)

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2023-12-17 20:23:54

解读LoRA

大模型调优（finetuning）不仅仅是参数的优化，同样会受到非功能性约束的挑战，例如：计算效率约束：训练过程应该快速而廉价。内存计算高效：不应该需要大量的GPU来微调LLM。易于部署：不应该为每个要解决的任务部署LLM的多个副本。在一定程度上，LoRA（Low-Rank Adaptation）可以较好地面对这些挑战。使用LoRA，可以降低微调专用LLM的门槛，同时实现与端到端微调相当的性能，能... ...继续阅读 (78)

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2023-12-13 20:23:11

《一书读懂物联网》前言

我们对知识的认知是有规律可循的，大都是从问题开始，对问题的界定、归纳等都是为解决知识增长或进化而服务的，正如波普尔知识进化图（见图 i-1）所示的那样。科学始于问题，发现问题是科学知识增长的起点，任何新的科学知识的产生都来源于问题。一个问题（P1）的技术解决方案（TS）往往不止一个，而是有很多个，各种技术解决方案形成一个集合，在对其进行严格的实际检验、明确场景、排除错误（EE）后，才能筛选出较好的... ...继续阅读 (79)

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2023-12-12 09:33:38

《一书读懂物联网》作者序

“光阴荏苒，日月如梭”，这句话在物联网时代尤为贴切。随着信息技术的快速发展，物联网已成为当今世界上最热门的话题之一，将无数种设备、传感器、网络和应用程序联系在一起，形成一个庞大的网络，给我们的生活带来了前所未有的便利。虽然物联网已经进入了我们的日常生活，但对于大多数人来说，物联网可能仍然是一个相对陌生的概念，因为它牵扯的技术和概念比较庞杂。物联网作为一个超系统，它是什么、它如何运作、它的应用范围有... ...继续阅读 (88)

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2023-12-10 20:24:00

全栈必备之SQL简明手册

【引子】曾经的少年问我SQL是什么，我一时似乎有千言万语，但又不知从哪说起。作为一名码农工匠，基础的东西也可能需要温故知新，系统梳理，常用常新。从编程语言的视角来看，SQL是一种强大而灵活的语言，具有嵌套特性，允许用户以高效且简洁的方式与数据库进行交互。通过SQL，用户可以轻松地对数据库中的数据进行CRUD等操作，从而满足各种数据处理需求。1. SQL 的基本原理作为一种高级的非过程化编程语言，S... ...继续阅读 (84)

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2023-12-03 20:23:33

大模型应用设计的10个思考

技术不是万能的，但没有技术却可能是万万不能的，对于大模型可能也是如此。基于大模型的应用设计需要聚焦于所解决的问题，在自然语言处理领域，大模型本身在一定程度上只是将各种NLP任务统一成了sequence 到 sequence 的模型。利用大模型，我们是在解决具体的生产和生活中的问题，产品和技术上的设计仍然不可或缺。那么，如果大模型正在重新构建软件工程的未来，我们是否应该遵循一些基本原则呢？1. 模... ...继续阅读 (88)

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2023-11-26 20:23:16

解读向量数据库

不论是RAG，还是Agent，几乎每个LLM 驱动的应用程序都可能会用到向量数据库。那么，向量数据库是什么？与传统数据库有何不同？又如何选择向量数据库呢？本文是老码农关于向量数据库的学习笔记。1. 什么是向量数据库？首先，我们需要理解什么是向量？向量是基于不同特征或属性来描述对象的数据表示。每个向量代表一个单独的数据点，例如一个词或一张图片，由描述其许多特性的值的集合组成。这些变量有时被称为“... ...继续阅读 (81)

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2023-11-19 20:23:39

大模型应用框架之Semantic Kernel

随着大模型应用开发的兴起，各种应用开发框架也蓬勃兴起。对应于大模型的应用方向RAG和Agent，微软分别推出了Semantic Kernel 和 Autogen 两个框架。本文是Semantic Kernel 的一些学习笔记，或许，Semantic Kernel 的成功应用应该算是微软的office copliot 全家桶了。什么是Semantic Kernel？Semantic Kernel是... ...继续阅读 (94)

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2023-11-12 20:23:22

从隐私悖论到隐私工程

【引子】隐私和安全是计算机领域永恒的主题之一。大模型本身是一种先进的生产力，它在很大程度上能够推进技术的进步和应用范围的拓展。然而，与此同时，大模型的应用也可能带来隐私和安全的挑战。例如，联邦学习与大模型的结合目前还面临着许多挑战，包括安全威胁及防御、隐私威胁与增强、效率问题以及处理非独立同分布（Non-IID）数据等问题。这些问题可能会对用户的隐私造成潜在的威胁。重要的一点是如何利用大模型来“对... ...继续阅读 (91)

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2023-11-05 20:23:33

大模型应用于数字人

大模型会改变整个软件行业，其中具有代表性的产品之一是数字人，那么，什么是数字人呢？数字人涉及了哪些关键技术呢？大模型对数字人的发展带来哪些影响呢？1. 什么数字人？数字人目前还缺乏一个相对统一的定义，有人把人类的数字孪生体定义为数字人，有人把虚拟世界中具有人类行为的实体定义为数字人，有人将3D人体模型称为数字人，例如，韩国学界对数字人的定义是：用数字化技术，打造具有逼真人类长相、语言、动作姿... ...继续阅读 (97)

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2023-10-29 20:23:05

Agent 应用于提示工程

如果Agent模仿了人类在现实世界中的操作方式，那么，能否应用于提示工程即Prompt Engingeering 呢？从LLM到Prompt Engineering大型语言模型(LLM)是一种基于Transformer的模型，已经在一个巨大的语料库或文本数据集上进行了训练，包括了互联网上的大多数网页。在训练期间，需要花费大量的时间(和/或图形处理器)、能量和水(用于冷却) ，梯度下降法被用来优化模... ...继续阅读 (110)