博客之星2024年度总评选年度创作历程回顾

博客之星2024年度总评选—年度创作历程回顾：

2024年，我在技术领域成果颇丰。博客方面，完成218篇，特别是LlaMA 2/3系列，深入研究并分享了LlaMA 2/3模型原理与应用。参与编写并出版了两本关于Transformer与ChatGPT、Rasa的书籍。在论文方面，发表了10多篇国际论文，探索大语言模型等前沿技术。课程分享方面，讲解了LangGraph入门与实战以及提升大模型智能体Agent推理能力的课程，助力学员成长。

博客编写

2024年共编写了218篇博客，在撰写LlaMA 2/3系列博客的过程中，从最初对LlaMA 2/3模型的初步了解，到深入学习Llama技术原理与应用的细节与精髓，每一步都充满挑战与收获。阅读了大量的官方文档、学术论文，并进行实际代码编写与测试，力求将复杂的技术概念以通俗易懂、条理清晰的方式呈现给读者。

在这个过程中，见证了LlaMA 2/3等大模型的不断更新与进化，通过与读者的互动交流，收获了很多宝贵的反馈与建议，这些都激励着我持续产出高质量的内容，丰富了自己的专业知识，更让我深刻体会到分享知识、助力他人成长所带来的快乐与价值。

出版书籍

通过数年来在大模型领域的深入钻研与学习，我打下了坚实的技术基础。2024年，非常荣幸参加了Gavin大咖主编的《企业级 Transformer&ChatGPT 解密：原理、源码及案例》与《企业级 Transformer&Rasa 解密：原理、源码及案例》两部书籍的编写，并成功出版发行。在此，向北京航空航天大学出版社的编辑老师们致以诚挚的感谢。在书籍的选题策划、稿件审核以及编辑排版等关键环节，编辑老师们进行了专业指导与辛勤付出，为书籍的出版呈现提供了有力保障。也衷心期望这两本书籍能够为读者们带来有价值的知识与启发，共同学习进步。

企业级Transformer&ChatGPT解密：原理、源码及案例

本书是一本系统介绍Transformer原理、源码、应用的技术书籍，分为Transformer架构及源码篇、ChatGPT基础应用实践篇。

• Transformer架构及源码篇：从Transformer的基本原理入手，通过深入浅出的讲解，使读者能够深刻理解Transformer的工作原理和设计思想，不仅讲解Transformer架构的理论知识，还结合实际案例，深入剖析Transformer架构在时序预测等领域的应用。本篇采用大量的图片和图表，通过图文并茂的方式让读者更直观地了解Transformer的原理和应用，系统介绍Bayesian Transformer思想及数学原理完整论证、Transformer架构源码完整实现、Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制、GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制、BERT Pre-taining模型源码完整实现、BERT Fine-tuning背后的数学原理详解、使用BERT进行NER案例实战、使用BERT进行多任务Fine-Tuning解密、使用BERT对影评数据分析的数据处理、模型代码、线上部署等方面的内容，深入分析Transformer在自然语言处理中的应用，本篇力求简明扼要，结构清晰，帮助读者掌握Transformer和Bayesian Transformer的重要思想和方法，并在实践中灵活运用。
• ChatGPT基础应用实践篇：
  本篇是以ChatGPT技术为主线的技术指南，涵盖了ChatGPT基础应用实践的内容，介绍了GPT系列模型的发展历程和技术特点、ChatGPT技术的基本原理、以及OpenAI API的基础应用实践。

企业级Transformer&Rasa解密：原理、源码及案例

• 《企业级Transformer&Rasa解密：原理、源码及案例》旨在系统介绍Rasa的原理、应用和实现，帮助读者全面了解并掌握这一强大的智能对话机器人框架。随着人工智能技术的快速发展，智能对话机器人成为了现代社会中的热门话题。而Rasa作为一款开源的对话机器人框架，以其灵活、可扩展和开放的特性受到了广泛的关注和应用。本书从Rasa的基本原理入手，通过深入浅出的讲解，引导读者逐步理解Rasa的工作原理和设计思想，以图文并茂的方式展示Rasa智能对话机器人的原理和应用，使读者能够更直观地理解和掌握相关概念和技术。
• 《企业级Transformer&Rasa解密：原理、源码及案例》通过系统地剖析Transformer&Rasa技术的原理及架构，基于Rasa构建智能对话系统的全流程和最佳实践，以Rasa对话系统为研究对象，从技术角度深入剖析其内部机制，分别介绍了基于Transformer的Rasa内部机制的Retrieval Model、去掉对话系统的Intent内幕剖析、去掉对话系统的End2End Learning内幕剖析、全新一代可伸缩DAG图架构、如何定制Graph NLU及Policies组件、如何自定义GraphComponent等内容，涵盖了Rasa对话系统的原理技术，有助于读者深入理解Rasa内部机制，更好地应用Rasa对话系统。本书的语言简洁明了，易于理解，对于智能对话机器人开发感兴趣的读者，这本书是一本不可多得的实践指南。
  

出版论文

论文写作是一场充满挑战的学术征程。从选题时在众多领域中寻找创新切入点的抉择，到研究过程中面临的大模型数据、算法及算力等挑战，每一步都考验着研究者的专业知识、毅力与专注力。2024年，在Gavin大咖的指导下,我在大语言模型等前沿领域进行了研究，在EI会议、Arxiv等平台发表了10多篇国际论文，为大模型智能体Agent技术的发展带来新视角与创新。

课程分享

在当今人工智能飞速发展的时代，LangGraph作为一款强大的框架，为构建基于大模型智能体Agent的应用程序提供了新的思路和方法。2024年，我进行了“基于大模型智能体Agent的LangGraph入门与实战”课程讲解。涵盖了LangGraph的基础架构、环境配置、高级图控制技术、持久化机制、Human-in-the-loop功能以及Agent中的应用等内容，并讲解了大量的代码示例，覆盖了LangGraph的各种功能和应用场景，方便学员在实战演练中参考和学习。

在“解锁o1推理奥秘：全面提升大模型智能体Agent推理能力”课程中，学员们将从引言开始，学习如何高效提示和使用OpenAI的o1模型，了解其在抽象推理、规划、编码等任务中的卓越表现。 课程深入探讨o1提示工程的关键原则，从简单直接到展示而非告诉。在规划方面，学员将学习如何让o1作为协调者创建并移交计划给4o-mini模型执行。编码环节则通过竞赛测试o1的性能。此外，课程还涵盖使用o1进行图像理解、元提示技术的学习，以及迭代改进提示词以提升性能。拓展材料部分，学员将了解亚马逊、微软、通义千问等公司的智能体技术特点和应用，还将学习基于LangGraph智能体的代码生成与Bug修复系统，全方位提升大模型智能体Agent的推理能力。

原文地址：https://blog.csdn.net/duan_zhihua/article/details/145246460

免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！