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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。
LLMs 被视为 AI 领域的一个里程碑式的突破,但要将其应用于实际生产环境,并且还能用对、用好并非易事。模型的使用成本和响应延迟是目前将大语言模型(LLMs)应用于生产环境中的核心难题之一。在本期刊载的这篇文章中,作者从自身项目的实践经验出发,分享了一系列实用技巧,帮助优化 LLM Prompt ,能够一定程度上降低大模型的使用成本和响应延迟。文章首先解析了导致高成本和高延迟的根源在于输入输出
所谓自定义模型就是不适用Ollama官方模型库中的模型,理论可以使用其他各类经过转换处理的模型Ollama库中的模型可以通过提示进行自定义。python复制代码FROM llama3 # 设置温度参数 PARAMETER temperature 1 # 设置SYSTEM 消息 SYSTEM """作为AI智能助手,你将竭尽所能为员工提供严谨和有帮助的答复。"""Modelfile文档One-API
自动从无结构或半结构的文本中抽取出结构化信息的任务, 主要包含的任务包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务;同时信息抽取涉及的领域非常广泛,信息抽取的技术需求高,下面具体展现一些示例针对以上难题,中科院软件所和百度共同提出了一个大一统诸多任务的通用信息抽取技术 UIE(Unified Structure Generation for Universal Information
高成本和延迟是将大语言模型应用于生产环境中的主要障碍之一,二者均与提示词信息的体量(prompt size)紧密相连。鉴于大语言模型(LLM)展现出极强的广泛适用性,不少人视其为解决各类问题的灵丹妙药。通过与诸如检索增强生成技术(RAG)及 API 调用等在内的工具整合,并配以精细的指导性提示词,LLM 时常能展现出逼近人类水平的工作能力。
本文主要分享如何使用 LLaMAFactory 实现大模型微调,基于 Qwen1.5-1.8B-Chat 模型进行 LoRA 微调,修改模型自我认知。本文的一个目的:基于模型进行微调,修改模型自我认证。修改前对于模型,用户问你是谁?时模型一般会回答我们希望在微调之后,对于同样的问题,模型能回答。
大语言模型很强大,就像人类的大脑一样拥有思考的能力。如果人类只有大脑,没有四肢,没有工具,是没办法与世界互动的。如果我们能给大模型配备上四肢和工具呢?大模型是不是就会打破次元壁,从数字世界走向现实世界,与现实世界实现梦幻联动呢?大语言模型(后文将用 LLM 指代)可以接受输入,可以分析&推理、可以输出文字\代码\媒体。然而,其无法像人类一样,拥有思考能力、运用各种与物理世界互动,以及拥有人类的能力
通过学习大模型课程,可以掌握设计和实现基于大模型的应用系统所需的基本原理和技术,从而提升自己在数据处理、分析和决策制定方面的能力。此外,大模型技术在多个行业中的应用日益增加,掌握这一技术将有助于提高就业竞争力,并为未来的创新创业提供坚实的基础。这里进行lora微调的效果是比官方的p-tuning v2效果好的,并且没有出现严重的知识遗忘特点,比如问题你是谁,他能回答自己是chatglm blabl
Transformer 通过其捕捉上下文和理解语言的能力,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域。通过注意力机制、编码器-解码器架构和多头注意力,它们使得诸如机器翻译和情感分析等任务得以在前所未有的规模上实现。随着我们继续探索诸如 BERT 和 GPT 等模型,很明显,Transformer 处于语言理解和生成的前沿。它们对 NLP 的影响深远,而与 Transformer 一起的发现之旅将揭示出该
创建 Assistant 时定义函数:代码语言:javascript复制。
FinRobot 项目整体融合了目前LLM和agent的能力,将之利用到了最有商业前景的金融领域,这确实是一个很有想象力的尝试。从目前来看可以解决一些实际的问题,如果根据具体使用者的场景进行深挖,是完全可以利用AI的能力,在金融场景中产生出不错的价值。读者福利:如果大家对大模型感兴趣,这套大模型学习资料一定对你有用如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。一方面是学习时间相对较短,学习内容
我们通过各项配置,理解了LlamaIndex在构建知识库和基于知识库的推荐两个阶段,怎么和业务相结合。本文,我们将开始深入理解LlamaIndex的各个模块。首先,LlamaIndex强大的数据连接器上场。LlamaIndex擅长和各种类型或格式的数据打交道,并通过Document和Nodes的概念,embedding索引后,交给大模型处理,高精度完成AI知识库或AI助理应用开发。利用私有知识库,
问题提要:1、如何设计一款AI产品?2、做AI产品和做一般互联网产品的区别是什么?3、产品项目里面pm担任的角色是怎样的,还是一个项目owner么?4、AI产品经理需要掌握的技能和能力是什么?5、通用智能语音助手产品设计难点?6、AI产品经理的现状和前景如何?1、人工智能的产业结构人工智能三大基石:数据、计算、算法大数据:数据为王,各行各业纷纷抢占用户数据,利用大数据描绘用户精准画像,从而进行丰富
大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用,包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征,具有更强大的泛化能力,可以对未见过的数据做出准确的预测。
2024年2月,OpenAI发布其首款视频生成模型Sora,用户仅需输入一段文字即可生成长达一分钟场景切换流畅、细节呈现清晰、情感表达准确的高清视频,与一年前的AI生成视频相比,在各维度均实现了质的提升。这一突破再次将AIGC推向大众视野。AIGC即通过大量数据训练而成的人工智能系统,可根据用户的个性化指令生成文本、音频、图像、代码等内容。自2022年频频出圈的ChatGPT推出以来,生成式AI在
低代码建模框架是指一种通过图形化界面进行软件开发的方法,它通过简化编码工作来加快应用程序的开发进程。这种框架通常包含一系列可重用的组件和模板,使得开发者能够通过简单的拖放操作来构建应用程序。相比于传统编程,低代码平台大大降低了进入门槛,使得非技术人员也能参与到软件开发中。低代码建模框架的主要优势在于其高效性和灵活性。首先,它极大地提高了开发速度,因为用户可以直接通过拖拽界面元素来构建应用,无需编写
AIGC 时代已然来临,一场席卷各行各业的产品研发范式变革正在加速发生。
Retriveal Augmented Generation(RAG)检索增强生成,是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法,用于减少“幻觉”的产生,主要使用在问答系统,为用户提供正确的答案。
从技术工程角度来看,利用向量数据库结合大型 AI 模型来构建领域知识库系统的实现并不复杂,然而,这一领域仍然面临着不少挑战和潜在的改进空间。在本文中,我们已经讨论了一些解决方案和技术,但仍然有许多可能的改进和未来发展方向值得深入研究。首先我们认为关键点还是解决向量检索的召回准确性和超长文本处理能力是两个难点,这些方面可能还有更好的方式。此外,大模型本身的能力和文档质量是系统性能的关键因素,因此需要
随着数字化时代的到来,企业越来越重视数字化转型,以提高效率、降低成本并增强竞争力。然而,传统的软件开发方法往往耗时长、成本高且需要大量技术人才,这无疑成为了许多企业在数字化道路上的一大障碍。这时,低代码无代码(Low-code/No-code)平台应运而生,为企业提供了一条快速实现数字化转型的新路径。那么,面对众多低代码无代码平台,企业该如何选择并充分利用呢?本文将为您深入解析。在选择和使用低代码
人工智能已经成为了现代技术的重要组成部分,所以开发人员学习人工智能是非常必要的。人工智能是未来的趋势:人工智能已经成为了未来技术的趋势,它将会在各个领域发挥重要作用,包括医疗、金融、交通、教育等等。人工智能可以提高开发效率:人工智能可以自动化一些重复性的工作,比如数据分析、图像识别等等,这样可以提高开发效率,减少开发时间和成本。人工智能可以提高产品质量:人工智能可以通过分析数据和模式来预测和避免错
人工智能技术在现在的生活中越来越重要了,本文介绍的这些算法就是让它变得智能的关键。不管是大模型的聊天对话,预测房价,还是智能驾驶,这些算法都在背后默默地工作着。今天,我们要带大家了解一下这些特别热门的人工智能算法。它们包括。我们要探讨一下它们是怎么工作的,用在哪些场合,以及它们对我们的生活有什么影响。1、线性回归:模型原理:线性回归致力于寻找一条最佳拟合直线,确保这条直线能够精确地穿过散点图中的数
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