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LangChain+LangGraph实战-1.Agent入门
一. AI通识1.神经网络原理AI生产智能的核心有三点模型、数据、算力ai核心神经网络模型transformer模型模型究竟是如何训练的怎么理解人类的语言的呢ai核心transformer模型一种神经网络架构将千千万万个神经元连接起来就组成了深度神经网络。深度神经网络分为很多层Layer是神经网络基本的计算单元分为输入层隐藏层信息处理与学习可以有很多层输出层深度神经网络怎么工作的1.对每个输入的值先进行加权w再交给一个激活函数处理**激活函数:**对前边的结果进行进一步的加工把它的数值收敛到一定的范围或者对结果进行一些挑选。用来把加权和转换成0-1之间的数字数字越接近1说明你输入的图像与当前神经元要求的形状也越接近如果超过一定的值就认为当前的神经元被激活了权重起决定性作用。用来控制输入参数对模型结果的影响的一个情况的加权求和的结果决定了你输入的值与目标到底有多接近。Sothere is a question每个神经元的权重该设置成多少呢。一个例子784个像素点----784个神经元需要设定784个权重如果隐藏层每一层都有16个神经元那么最终要去设置78416161616*1013002AI训练的难点—找出正确的权重参数这个问题在1986年戴维莱姆哈特找到了一个教这个复杂神经网络学习的高效方法叫做反向传播反向传播基本流程如下第一件事前向传播数据逐层加工知道输出层产出结果这个阶段权重是一个随机值大概率情况下它计算出来的数值是不对的计算误差计算产出结果与正确结果的误差Loss然后就可以有针对性的去调整模型的权重参数了误差计算损失函数怎么调整呢—反向追责倒推计算每一层的每个连接对误差的贡献调整权重根据每个连接的误差贡献比例调整其权重参数是误差变小。贡献越大跳的越多贡献越小调整越小反向追责和调整权重会有专门的梯度下降的算法的那我怎么知道每一个连接它的贡献的比例大小呢最终的产出结果受上一层神经元输入的参数影响如果上一层的某个神经元的结果比较大那其会对下一层的影响比较大。除权重外值本身的大小也影响下一层的大小。那么人类的语言文字是怎么参与数学运算怎么去训练的呢2.大语言模型2003约书亚.本吉奥提出词向量概念为训练神经网络学习自然语言模型打下了基础**词向量**就是把词转为多维空间向量的一种技术首先将人类自然语言文字拆分为一个个片段成为Token词每个Token都经过模型计算转为一个浮点数数组作为向量坐标二. LangChain组件三. Agent开发四. LangSmith监视调控五. 私厨管家项目
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