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摘要： SimStudio是一款开源的AI Agent工作流引擎，旨在简化大模型应用的开发流程。通过模块化组件和可视化编排，它支持LangChain、RAG、工具调用等场景，降低开发者构建智能代理的门槛。其核心优势包括：聚焦核心逻辑开发、兼容多模型原生能力（如OpenAI、Claude）、支持模型自由切换、原生AI设计体验及全链路可观测性。提供Docker快速部署，用户可通过拖拽式界面高效搭建从简
同时，其在第三方库智能适配上表现出色，当项目引入新的外部库时，Cursor 可自动分析并调整代码以确保兼容性，大大节省了开发者查找资料和调试的时间，显著提升了开发效率。” 实际情况是，私有化部署能减少数据传输风险、提高数据安全性，从长期运营角度看，对于数据量大、对安全性要求高的企业，确实能在一定程度上降低综合成本，但具体降本比例需根据企业实际情况评估。通过 Trae 的智能代码审查功能，开发团队能
本文介绍了基于Dify和MCP开发AI理财助手的完整方案。文章从技术选型、环境部署入手，详细讲解了智能体架构设计、插件开发、金融数据抓取和微信公众号接入等关键环节。系统采用Dify作为LLMOps平台，结合MCP协议实现模块化工具调用，支持实时行情查询、资产组合分析和个性化投资建议等功能。开发部分包含Python代码示例，涵盖数据获取、MCP动作定义及微信公众号对接等核心模块。文章还探讨了运维安全
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 架构搭建
零基础入门：彻底搞懂 MCP、A2A 与 AG-UI，大模型应用集成协议三件套
《论文降AIGC率指南：两招破解知网检测危机》 摘要：针对知网新版AIGC检测系统导致论文大面积标红的问题，本文提出实用解决方案。典型AI特征包括：超长复合句、机械排比、假大空术语及虚构引用。破解方法有二：一是人工修改技巧，如拆解长句为短句、采用口语化逻辑链、添加真实细节和规范引用；二是推荐使用专业降痕工具（如笔灵AI隐形器），可快速将AIGC率降至5%以下。特别提醒：知网检测严苛，建议尽早处理，
AI辅助论文写作风险与应对攻略 当前论文审核系统（如知网、Turnitin等）新增AIGC检测功能，AI生成内容过高可能影响毕业审核。本文提供四步"降痕"方案：1）优化AI指令，引导专业表达；2）人工改写，拆分长句、补充具体案例；3）严格核对文献和结构；4）使用"笔灵"专业降AIGC工具（https://ibiling.cn/paper-pass）。通过指令
一、注意事项安装了3个钟头，遇到了很多问题，成功后总结一下遇到的问题，希望大家及时止损。1.要是用tensorflow_gpu,需要安装cuda，如果要运行神经网络，需要安装cudnn。2.duda，cudnn，tensorflow_gpu,这三者有对应的版本号，具体的大家可以百度。我安装的对应版本是cuda10.0+cudnn(在官网下载时选择对应cuda10.0的版本)+tensorfl...
解决marian在Ubuntu上的编译问题：在安装了boost 1.58 - 1.65左右的版本时，编译会报错：In file included from /usr/local/cuda-10.2/include/cuda_runtime.h:115:0,from <command-line>:0:/usr/local/cuda-10.2/inc...
前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras要用tensorflow-gpu得看自己的电脑是否支持：然后用谷歌搜索“你的GPU型号+SPECIFICATION”，在官
众所周知，大语言模型(LLM)正在飞速发展，各行业都有了自己的大模型。其中，大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用，它提升了模型的生成效率和适应性，使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。那么，今天这篇文章就带大家深入了解大模型微调。其中主要包括什么是大模型微调、什么时候需要大模型微调、大模型微调方法总结、大模型微调最佳实践等。在介绍大模型微调方法之前，首先带大家了解一下大语言模型的项目
P-tuningV2方法是P-tuning方法的改进，主要是基于P-tuning和prefix-tuning技术，引入Deep Prompt Encoding和Multi-task Learning等策略进行优化的。和P-tuning相比改进之后的P-tuning v2可以在不参数量的模型上微调效果达到Fine tuning的水平，而P-tuning只能在参数量达到百亿量级的模型上才会有好的效果。
发布机构：面壁智能4.6k stars提供数据集、相应的训练和评估脚本，以及在ToolBench上经过微调的强大模型ToolLLaMA。数据：ToolBench，包含 469585 条数据（工具数量：3451；API数量：16464）；模型1. 理解大模型应用需要 Agent 技术的原因：消除“幻觉”、连接真实世界、处理复杂任务；2. 理解 Agent Tuning 的主要动机：希望通过训练让大模
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导语：随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）作为其重要分支，正逐渐渗透到各行各业。在大模型时代，NLP技术的应用场景日益丰富，就业前景一片光明。
将文本分类，主要工作是让机器分析文章内容，辨别其类别。
ELMo根据上下文动态调整word embedding, 可以解决多义词的问题.GPT使用了Transformer提取特征, 使得模型能力大幅提升.第三种方式就是前后分别保留一部分token, 总数是510.BERT预训练模型所接收的最大sequence长度是512。GPT只使用了单向Decoder, 无法融合未来的信息.第一种方式就是只保留前面510个token.第二种方式就是只保留后面510个
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能(Artificial Intelligence, AI)的一个重要分支，其主要目标是让计算机能够理解、生成和处理人类语言。文本分类和标注是NLP的基本技术之一，它涉及到将文本数据划分为不同的类别，以便对文本进行有意义的分析和处理。在过去的几年里，随着大数据技术的发展，文本数据的生成和存储...
微调大型语言模型（LLM）已成为寻求优化运营流程的企业必不可少的步骤。虽然LLM的初始训练赋予了广泛的语言理解能力，但微调过程将这些模型细化为能够处理特定主题并提供更准确结果的专用工具。为不同任务、行业或数据集定制LLM扩展了这些模型的能力，确保了它们在不断变化的数字环境中的相关性和价值。展望未来，LLM的持续探索和创新，加上精细的微调方法，有望推进更智能、更高效、更具情境意识的人工智能系统的发展
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue, 28 Sep 2021Totally 84 papers????上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersUsing Pause Information for More Accurate Entity RecognitionAuthors Sahas Dendukuri, Pooj
你需要准备音频数据，这个音频数据可以是主播的闲聊内容，或者你的电话录音。实际上LLM模型就是学习你给的数据，以达到你给定的要求的一个神经网络模型。点开后，可以发现里面已经有了一个音频了，这个是我的一个音频示例，如果你手上没有合适的音频，可以用这个测试。那么，回到我们这里，实际上我想要介绍的项目就是这样的一个功能，它可以训练任何你感兴趣的人物，包括名人、历史人物、动漫角色或电影小说中的虚拟人物。模型
通过人名分类任务，将RNN的整个流程串联起来
XLNet是基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google和CMU的研究人员在2019年提出。与BERT等模型相比，XLNet采用了Permutation Language Model（PLM）的训练策略，能够更好地处理序列依赖性，从而在多项NLP任务上取得了更优的性能。XLNet通过自回归的方式进行预训练，能够生成更连贯、更自然的文本，同时在下游任务中展现出更强的泛化能力。在自然
点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达以下文章来自知乎作者：Johnson7788地址：https://zhuanlan.zhihu.com/...
本文介绍了微调的基本概念，以及如何对语言模型进行微调。从 GPT3 到 ChatGPT、从GPT4 到 GitHub copilot的过程，微调在其中扮演了重要角色。什么是微调（fine-tuning）？微调能解决什么问题？什么是 LoRA？如何进行微调？本文将解答以上问题，并通过代码实例展示如何使用 LoRA 进行微调。
目前大模型的微调方法有很多，而且大多可以在消费级显卡上进行，每个人都可以在自己的电脑上微调自己的大模型。但是在微调时我们时常面对一个问题，就是数据集问题。网络上有许多开源数据集，但是很多时候我们并不想用这些数据集微调模型，我们更希望使用某本书、某个作者的作品、我们自己的聊天记录、某个角色的对话来微调模型。用于微调的数据通常是成千上万的问答对，如果手工搜集，需要花费大量时间。文本将介绍一种方式，利用
作者：禅与计算机程序设计艺术深度学习中的未来之星：Transformer模型及其在自然语言处理中的应用作为一名人工智能专家，程序员和软件架构师，我认为 Transformer 模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。Tran
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf。
作者：禅与计算机程序设计艺术自然语言处理：如何利用自然语言处理技术来构建机器翻译系统？引言随着全球化的推进，跨语言交流的需求日益增长。机器翻译作为实现全球交流的重要手段，近年来得到了快速发展。而自然语言处理（NLP）技术在机器翻译中扮演着重要角色。本文旨在探讨如何利用自然语言处理技术来构建机器翻译系统，以
其实GPT 2.0在做下游无监督任务的时候，给定输入（对于不同类型的输入，加入一些引导字符，引导GPT正确地预测目标，比如如果做摘要，在输入时候加入“TL：DR”引导字符串），它的输出跟语言模型的输出是一样的，就是蹦出一个单词。1.把多个任务放在一起学习，有相关的部分，也有不相关的部分，当学习一个任务的时候，和这个任务不想关的信息就是噪声，引入噪声就可以调高泛化效果。当不同任务有各自的训练数据时(
Prompt token 的长度在 20 左右时的表现已经不错(超过 20 之后， 提升Prompt token 长度， 对模型的性能提升不明显了)，同样的， 这个 gap 也会随着模型参数规模的提升而减小(即对于超大 规模模型而言，即使 Prompt token 长度很短，对性能也不会有太大的影响)。那么 prefix 的含义是什么呢？参数高效微调是指微调少量或额外的模型参数， 固定大部分预训练
大模型指令微调（Instruction Tuning）是一种针对大型预训练语言模型的微调技术，其核心目的是增强模型理解和执行特定指令的能力，使模型能够根据用户提供的自然语言指令准确、恰当地生成相应的输出或执行相关任务。在实际应用中，我的理解是，指令微调更多把LLM看作一个更智能、更强大的传统NLP模型（比如Bert），来实现更高精度的文本预测任务。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断
本书使用PyTorch 2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
| 导语本文从腾讯云ES AI增强搜索相关能力介绍出发，通过集群部署、模型上传、效果验证等全流程演示，从零到一完成基于腾讯云ES的自然语言处理（NLP）与向量检索实践。引言腾讯云Elasticsearch Service近期上线的ES 8.8.1版本，提供了强大的云端AI增强能力，支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索，实现自然语言处理以及与大模型的集成，助力客户实现由AI驱动的高级搜索能力.
在进行领域任务的SFT的时候我们通常会有以下训练模式进行选择，根据领域任务、领域样本情况、业务的需求我们可以选择合适的训练模式。
中文多模态模型 IDPChat 和大家见面了。随着GPT4、文心一言等的发布，预训练大模型正式开启由单模态向多模态模型演进。多模态的特性为语言模型带来更加丰富的应用场景。我们认为，未来的AI应用将主要以大模型为核心基石。但在私有化大模型微调和应用方面，企业和机构仍面临着微调复杂、部署困难、成本较高等种种工程化挑战。白海作为AI基础软件服务商，我们希望能够从AI Infra层面，提供端到端的大模型微
每天给你送来NLP技术干货！来自：复旦DISC作者：王思远引言随着预训练语言模型（PLMs）的不断发展，各种NLP任务设置上都取得了不俗的性能。尽管PLMs可以从大量语料库中学习一定的知识，但仍旧存在很多问题，如知识量有限、受训练数据长尾分布影响鲁棒性不好等，在实际应用场景中效果不好。为了解决这个问题，将知识注入到PLMs中已经成为一个非常活跃的研究领域。本次分享将介绍三...
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
1.多模态机器学习与典型任务2.跨模态预训练3.Language-Audio/Vision-Audio /Vision-Language4.定位相关任务5.Affect Computing 情感计算
本文讨论：“什么时候应该进行微调，什么时候应该考虑其他技术？”
本篇文章深入分析了大型模型微调的基本理念和多样化技术，细致介绍了LoRA、适配器调整(Adapter Tuning)、前缀调整(Prefix Tuning)等多个微调方法。详细讨论了每一种策略的基本原则、主要优点以及适宜应用场景，使得读者可以依据特定的应用要求和计算资源限制，挑选最适合的微调方案。
Transformer 模型
【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知
1.背景介绍多模态学习是指从不同类型的数据中学习，例如图像、文本、音频等。在过去的几年里，多模态学习已经成为人工智能领域的一个热门研究方向，因为它可以帮助我们更好地理解和处理复杂的实际问题。在这篇文章中，我们将关注多模态学习与图像描述生成的相互作用，以及如何结合计算机视觉和自然语言处理来实现更高效的图像描述生成。图像描述生成是一种自然语言生成任务，其目标是将图像转换为文本描述。这个任务在计...
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