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对于任何输入，大语言模型都会给出相应的输出，这些输入都可以成为提示词，通常，提示词由指令和输入数据组成，指令是任务，输入数据是完成的要求，其中指令应该明确，用词不能模棱两可，并可以提供清晰、详细的上下文内容，提供的内容越精确，模型的生成效果也会越好。对于复杂的任务，通过增加背景提示、让大模型扮演角色身份，给定示例，以及输出要求 ，都可以提高输出的效果。其中，背景提示可以是事件的背景，如我正在写一份
该模型旨在解决化学图像理解与文本分析之间的不兼容问题，通过结合视觉 Transformer (ViT)、多层感知机 (MLP) 和大型语言模型 (LLM) 的优势，实现了对化学图像和文本的全面推理。可以看到模型针对图像准确描述了图像的内容是黄色的液氮罐，接着我们可以继续问它一个问题，比如我们输入「液氮的化学分子式是什么」。平台会自动选择合适的算力资源和镜像版本，这里使用的是英伟达 A100的算力和
本文基于cool-pi CM5 32G内存版本验证，系统为coolpi官方ubuntu20.04.
大型语言模型（LLM）例如最近开发的 ChatGPT，可以撰写文件、创建可执行代码，并回答问题，常常具备类似人类的能力。随着这些系统越来越普遍，存在着它们可能被用于恶意目的的风险。这些风险包括利用社交媒体平台上的自动化机器人进行社会工程和选举操纵活动，制造假新闻和网络内容，以及使用 AI 系统在学术写作和编程任务中作弊。此外，网络上合成数据的增多使得未来数据集创建工作变得复杂，因为合成数据通常不如
晓天衡宇评测社区持续关注大模型的发展动态，近期针对国内外主流大语言模型进行了全面评测。榜单从智能体、代码、通用、推理四个维度，并基于20+主流评测基准，对国内外主流大语言模型进行了全面评测，现公布。本文基于Top 10评测结果进行解读，完整26个模型的全量排名和维度得分，欢迎访问晓天衡宇评测社区进行查看。欢迎点击👉🏻查看完整榜单。
本文详细解析了Transformer自注意力机制的核心原理。通过Q/K/V矩阵计算token间相似度，本质是语义嵌入训练使语义相似的文本对应方向相近的向量，点积运算量化了这种相似性。W_Q、W_K、W_V权重矩阵在训练时随机初始化并通过反向传播优化，推理时直接使用。文章还解释了分词、Embedding和注意力计算的整体流程，帮助读者理解自注意力机制如何捕获全局上下文信息。
本文探讨了大语言模型(LLM)服务面临的主要挑战及优化方案。LLM推理包含预处理和解码两个阶段，存在稀疏性、内存带宽限制、低效调度等问题。针对这些挑战，文章提出了多项优化技术：1)KV缓存管理(PageAttention、Raddix树、压缩注意力)；2)查询感知稀疏注意力(QUEST)；3)推测解码；4)权重调度(Flexgen)；5)系统级优化(FastServe)。此外还介绍了量化、注意力机
25年1月来自康奈尔大学、亚利桑那州立大学、加州伯克利分校、德州奥斯汀分校和耶鲁大学的论文“Visual Large Language Models for Generalized and Specialized Applications”。视觉语言模型 (VLM) 已成为学习视觉和语言统一嵌入空间的有力工具。受大语言模型的启发，视觉-语言大模型 (VLLM) 在构建通用 VLM 方面受到越来越多
具有约束意识的可视化编程在反应式和主动式机器人故障检测中的应用
在上一篇中，已经用 LangChain 创建了一个简单的聊天模型，本篇将在该基础上，学习如何使用LangChain的提示词模板，并用LCEL将提示词模板和聊天模型链接起来，从而让聊天模型的返回结果更符合人的需要。LangChain允许使用提示词模板为聊天机器人设计模块化的prompt，提示词模板可以看作是语言模型生成提示词的预定义配方。假设想构建一个聊天机器人，回答有关患者评论的问题，提示词模板可
今早，突然刷到一个Deepseek V3升级的视频，以为又是标题党，随后又搜了一下，发现这事是真的。我特意问了一下Deepseek，不但升级了，而且还优化了Word、Excel能力。是不是变厉害了，这里我找了三个难题来考考它。结果正确2F14F2∗1/COUNTIFF2F14F2F$14)))+1这个问题有点坑，因为月之前有1位也有两位数字。上传图片后提交公式编写需求，只是十几秒，公式就写好了。虽
当你问你的LLM一个需要上下文来回答的问题时，RAG会检索上下文数据以帮助LLM给出更准确和具体的回答。这就像让一名副厨师迅速跑到农贸市场去买食品柜里没有的最新鲜的食材，这样行政总厨就可以用所有必要的食材做出完美的菜。RAG工作流提供上下文的一个关键是使用向量数据库和向量搜索索引。让我们来分解一些核心概念以及这一切需要什么。向量是一组编码的数字，表示一段文本(例如一个单词、短语、句子，甚至是整个文
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