大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问题，然后给出回答，或者根据你给它

Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。随着大模型（Large Language Models, LLMs）如GPT-4的崛起，我们能够利用这些模型实现诸多复杂任务，从文本生成到智能对话、数据分析等等。在这篇文章中，我将介绍如何用Python连接和使用大模型，并通过示例展示如何在实际项目中应用这些技术。

也许很多程序员担心, AI工具未来会不会替代程序员的工作.从我使用的一些经验来看, 现在这一类的编程类AI大模型, 确实能根据需求生成各种代码, 很多代码质量也比较高. 但也仅此为止, 它现在承担的角色更多的是你的助手, 能节省你相当一部分时间.不管如何, 做为程序员, 你应当拥抱AI. 这是不可逆转的趋势.我的建议是, 至少从通义灵码开始使用AI助手, 有条件的可以尝试Github Copilo

自从去年春天ChatGPT问世之后，互联网也掀起了拥抱AI的浪潮，不仅是各大头部大厂相继发布大模型产品，在开发者的Coding过程中也紧跟时代，一些热门插件也纷纷受到了开发者的青睐，比如GitHub Copilot的智能代码生成。本人也不例外，用起来是真滴香！既然AI可以帮助我们解决如此多的开发相关的问题，那么我们如何可以更高效更合理地去利用AI来帮助我们提升开发效率呢？

C-Eval整体结构概述C-Eval数据预览C-Eval的Prompt范式Python脚本实现C-Eval评估ChatGLM2-6BC-Eval数据集由13948道多选题组成，涉及4个学科大类，52个学科小类，分别对应四个难度等级，如下所示。C-EVAL的题目构成STEM：科学、技术、工程和数学教育，包含计算机、电气工程、化学、数学、物理等多个学科：社会科学，包含政治、地理、教育学、经济学、工商管

当我们在做项目开发时，数据库设计是项目早期的核心工作之一。我们要考虑业务需要用到的表、关联、索引，并预想出未来核心需求或易产生瓶颈的SQL。当这些事情做完，就可以喝杯咖啡，到前台摸鱼会儿了…如果你是刚入门数据库学习，也许掌握并熟练使用结构化查询语言SQL有些难度。然而在AIGC时代，我们拥有了一个全新的编程范式, NLP和大模型作为编程助理，让我们可以快介入复杂数据库业务。我们只需要设计好相应的P

RLangChain 是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型（LLM）和聊天模型提供支持的应用程序的过程。简单来说，可以将 LangChain 理解为开源版的 GPT 插件，它提供了丰富的大语言模型工具，支持在开源模型的基础上快速增强模型的能力。

演示了如何使用大模型，将自然语言生成sql，并将sql查询结果，以自然语言形式回答想得到预期结果，十分依赖大模型能力和相关的提示词目前测试，gpt4效果最好，国内云端模型qwen高级模型较好，其他云端模型问题较多本文主要使用qwen2:7b, 在检索阶段（自然语言生成sql）可能需要依赖更强的云端模型初步结论，如果采用 nl2sql 方式，需要能力更高的云端或者自己微调的本地模型如何学习AI大模型

LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain 库：Python 和 JavaScript 库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这

高考作文又成为了备受关注的热点，AI时代也进入了高考作文内容中，新课标I卷的题目：随着互联网的普及、人工智能的应用，越来越多的问题能很快得到答案。那么，我们的问题是否会越来越少？以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。要求：选准角度，确定立意，明确文体，自拟标题；不要套作，不得抄袭；不得泄露个人信息；不少于800字。恰好今天阿里云通义千问发布Qwen2开源大模型，最新版本Qwen2有以下特