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大型语言模型 （LLMs）
大型语言模型是为 ChatGPT 和 Google Bard 等应用程序提供支持的 AI 模型类型。这些工具LLMs的背后分别是 GPT4 和 Google Gemini。LLMs的基础知识对于理解如何作为开发人员使用它们至关重要。而且，归根结底，人工智能是一个非常美化的自动完成。因此，通常重要的是要知道引擎盖下发生了什么，以便您可以根据您的特定用例对其进行自定义。
关于任何给定LLM的一些基本问题：
它是如何优化的？它是根据哪些数据进行训练的？它是否有任何专门的用例？有什么弱点吗？有什么样的隐私或安全规定？它们足够了吗？LangChain
LangChain是一个框架，用于开发由.LLMs该框架分为几个部分：
Python 和 JavaScript 库：这些库包含框架的基本核心功能。LangChain模板：用于执行一系列任务的参考架构LangServe：用于将 LangChains 部署为 REST API 的库LangSmith：用于监控、调试和评估 LangChains 或其他LLM框架的平台LangChain只代表了一种工具，它允许开发人员将现有LLMs甚至整个Gen AI系统集成到定制的应用程序中。
机器学习和数据科学基础
当谈到机器学习时，这里有一些所有开发人员都应该熟悉的主题。
为三种类型的机器学习提供信息的机器学习算法， 如下所示。
监督学习：线性回归、逻辑回归和决策树。无监督学习：K-means聚类和分层聚类强化学习：基于记忆的高效探索 （MEME）神经网络和深度学习：多方面 AI 模型中的核心架构组件LLMs和处理层。模型评估和调整：AI 组织测试和调整其模型所基于的基准和评估。数据科学基础知识通常比 AI 基础知识更容易访问。来看看一些需要了解的基本概念。
统计和概率：了解假设检验和数据分布背后的基本数学概念。数据可视化：准备好使用或引用数据可视化工具和库，如 Matplotlib、Seaborn 和 Bokeh。数据预处理：了解如何在分析数据之前清理数据并确定数据范围。线性代数：大多数不构建或分析 AI 的开发人员不需要超出常规范围的太多数学知识，但重新熟悉向量和矩阵等概念总是一个好主意。
