登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
《智能文档处理“百宝箱”：数字化时代文档处理的必备利器》
在这个迅速变化的时代，AI技术已经渗透到我们生活的方方面面，尤其是在软件开发领域。我们作为《AIGC辅助软件开发：ChatGPT 10倍效率编程实战》一书的团队，也是在实践AIGC中积累了大量的经验， 和大家一同分享。AIGC除了在文字对话，生成文档方面有突出的表现，它渊博的知识，也为解决很多项目中的疑难问题提供了极大的帮助。以下给大家分享真实项目中发生的例子。
使用Gradio快速体验Qwen2.5-7B-Instruct与vllm集成推理的效果。
在之前华为全联接大会2024上，了解到openMind应用使能套件在AI生态社区中发挥的技术能力。此次Qwen模型的微调经验，也让人看到了openMind在AI模型调优和推理能力。openMind是AI开发者的强有力的助手，它让微调过程变得更加高效和直观。希望每一位开发者都来尝试它，一起交流经验，更好地提升它的能力。。
阿里云发布和。新的模型在指令跟随、生成长文本（超过 8K Tokens）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（尤其是 JSON 格式）方面取得了显著进步。Qwen2.5 模型更能适应不同的系统提示，提升了角色扮演和条件设定的能力。与 Qwen2 类似，Qwen2.5 支持Tokens，最大可生成Tokens，且支持种语言，包括中文、英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语
Langchain-Chatchat是一个基于ChatGLM大语言模型与Langchain应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型的本地知识库问答应用项目。
在当今数据驱动的世界中，组织机构们坐拥着无数的PDF文档，这些文档中蕴含着丰富的信息宝藏。然而，尽管人类可以轻易地阅读这些文件，但对于试图理解和利用其内容的机器来说，却构成了巨大的挑战。无论是研究论文、技术手册还是商业报告，PDF文件常常包含能够驱动智能系统、助力数据驱动决策的有价值知识。但如何将这些非结构化的PDF数据转化为机器能够高效处理的结构化知识，成为了现代信息处理系统面临的核心挑战之一。
在这个简化的示例中，“sat”本身获得了最高的权重，这是有意义的，因为在自注意力机制中，当前处理的词往往对自身的表示贡献最大。请注意，这个示例非常简化，实际上在Transformer模型中，词嵌入的维度会更大（例如，512维），并且Q、K、V向量是通过词嵌入与不同的权重矩阵相乘得到的。：在最后一层之后，可能还会有额外的操作，如更多的层归一化、线性层等，最终产生模型的最终输出。在这个假设的概率分布中
大型语言模型 (LLMs) 在固定数据集上进行训练，其知识在最后一次训练更新时就已固定。ChatGPT 的常规用户可能已经注意到其众所周知的局限性：“这种局限性会导致模型产生不准确或过时的响应，因为它们会“”信息。在不重新训练或微调的情况下，用新信息更新模型或增强其上下文理解能力，在资源和人力方面都极具挑战。
该数据集被描述为 “由 NTT 创建的最大的公开可用英日并行语料库”。它主要是通过抓取网络并自动对齐平行句子而创建的。数据集下载链接本模型是一个序列到序列（Seq2Seq）的 Transformer 模型，设计用于翻译任务。它的主要目标是将源语言句子翻译成目标语言句子。Transformer 模型采用自注意力机制（self-attention）和并行处理，可以高效处理长距离依赖问题，并且在许多自然
这里的Agent 指的是智能体，可以追溯到明斯基的《society of mind》一书。在那本书中，明斯基对Agent的定义有点抽象——“社会中某个个体经过协商后可求得问题的解,这个个体就是agent”。在计算机领域，agent是一种通过传感器感知其环境，并通过执行器作用于该环境的实体，因此，可以把实体定义为一种从感知序列到实体动作的映射。一般认为，Agent是指驻留在某一环境下，能持续自主地发
在开发大型语言模型（LLM）原生应用的过程中，Prompt工程无疑是一项至关重要的技能（[探索 Prompt：从基础概念到高级工程技术。通过精心设计的Prompt，可以显著提升应用的性能和可靠性。正确的 Prompt 能够引导 LLM 生成符合需求的高质量输出，在不同的应用场景中发挥重要作用（[提示词（Prompting）在LLM架构中的作用]。本文将深入探讨 Prompt 工程的多种技巧，希望对
在这篇文章中，我想向您展示如何将预训练的大型语言模型（LLM）转变为强大的文本分类器。
文章目录transformer1. 概述1.1. 网络整体结构1.2. 网络结构大致解析2. Encoder2.1. Encoder概况2.2. 输入部分2.2.1. Embedding2.2.2. 位置嵌入 / 位置编码2.3. 注意力机制2.3.1 注意力2.3.2 多头的操作2.4. 残差和LayerNorm2.4.1. 残差2.4.2. LayerNorm2.5. 前馈神经网络3. Dec
在本地运行一个LLM需要几样东西：1.开源LLM：可以自由修改和共享的开源LLM2.推理：在您的设备上以可接受的延迟运行此LLM的能力。
往期的文章中，笔者从网络结构和代码实现角度较为深入地和大家解析了Transformer模型Vision Transformer模型（ViT）以及BERT基础Transformer解析ViT模型与代码解析BERT模型与代码解析本期内容，笔者想和大家聊一聊2020年非常火热的一个目标检测模型，叫做DEtectionTRansformer，缩写为DETR。之所以火热的原因，并非这个模型的性能有多好，或者
sklearn：CountVectorizer、TfidfTransformer与TfidfVectorizerCountVectorizeCountVectorize的使用功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少
实现类，构建基于Transformer的编码器和解码器。# 从torch.nn模块导入Transformer相关的类# 定义Seq2SeqTransformer类# 初始化父类nn.Module# 创建Transformer编码器层# 创建Transformer编码器，传入编码器层和层数# 创建Transformer解码器层# 创建Transformer解码器，传入解码器层和层数# 创建一个线性层
万物皆可 Embedding。在推荐系统、自然语言处理和计算机视觉等领域，Embedding 是一个非常重要的概念。Embedding 的本质是一种将高维稀疏数据转换为低维稠密向量的技术，通过这种转换，能够捕捉数据中的语义或特征关系。具体来说，Embedding 用一个多维稠密向量来表示事物的多维特征，从而在一个连续的向量空间中刻画事物之间的相似性和差异性。这种表示方式不仅提高了计算效率，还增强了
本文介绍来自 Meta AI 的 LLaMa 模型，类似于 OPT，也是一种完全开源的大语言模型。LLaMa 的参数量级从 7B 到 65B 大小不等，是在数万亿个 token 上面训练得到。值得一提的是，LLaMa 虽然只使用公共的数据集，依然取得了强悍的性能。
当我们在测试完模型认为其满足我们的需求后，就可以对模型进行量化部署等操作了，这部分的内容在之后关于 LMDeploy 的课程中将会详细的进行讲解，敬请期待后续的课程吧！对于全量微调的模型（full）其实是不需要进行整合这一步的，因为全量微调修改的是原模型的权重而非微调一个新的 Adapter ，因此是不需要进行模型整合的。比如我们这里微调的是书生·浦语的模型，我们就可以匹配搜索。，在使用前我们需要
过去一年 AIGC 爆火、过去五年 NLP（自然语言处理）领域突飞猛进的缘起是什么？这个问题被解答后，将还有两个问题，但暂时本文没有作答：1）如果认为通过图灵测试代表着 AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）的话，当下 NLP，乃至 AGI 发展到什么程度了？2）未来一些年内，AGI 的发展路线可能会是怎样的？利用春节时间，写了这么一篇数万字的长文笔
ecoder也是N=6层堆叠的结构，每层被分3层: 两个注意力层和前馈网络层，同Encoder一样在主层后都加有Add&Norm，负责残差连接和归一化操作。
对于 LLM，加速推理并降低显存，是两个至关重要的问题。本文将从 Key-Value Cache 出发，介绍两种相关的模型结构改进。分别是 ChatGLM 系列使用的 Multi-Query Attention（MQA） 和 LLama 系列使用的 Grouped-Query Attention（GQA）。希望读完之后，能够明白“为何要做”和“如何去做”。
RAG应用已经是当下利用大模型能力的典型应用代表，也获得了极大的推广，各种提升RAG性能的技术层出不穷。然而,如何全面、准确地评估 RAG 系统一直是一个挑战。传统评估方法存在诸多局限性:无法有效评估长文本回复、难以区分检索和生成模块的错误来源、与人类判断的相关性不高。为此,亚马逊和上海交通大学等研究团队开发了 RAGChecker[1],这是一个专为 RAG 系统设计的创新评估框架。
提高RAG生成答案的准确性需要综合考虑知识内容的优化、生成能力的提升和检索策略的改进。从知识库的结构化处理到生成与检索能力的细化优化，RAG技术的未来充满了无限可能。通过合理的技术手段，我们可以在实际应用中更好地利用RAG，为用户提供更加精准和可靠的智能问答服务。
RAG，即检索增强生成，是一种人工智能框架，通过将 LLM 生成的响应与外部知识来源结合，从而提高响应的质量和准确性，这也是其名称的由来。RAG 处理的阶段。
有效的理解新机器学习架构（以及任何新技术）的方式是从零开始实现它。虽然这种方法非常复杂、耗时，并且有时几乎不可能做到，但它能帮助你深入理解每一个实现细节。例如，如果你没有相应的计算资源或数据，你将无法确保你的解决方案中没有隐藏的错误。不过，还有一种更简单的方法——计算参数数量。相比直接阅读论文，这种方法并不复杂，但能够让你深入理解新架构的构建模块（在这里指的是 Transformer 编码器和解码
自然语言处理
——自然语言处理
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
ZA技术社区
ModelScope魔搭社区
尧米AI
