Vanna，是一款革命性的AI SQL智能体，可以将复杂的SQL查询简化为日常语义对话。在生成式AI的助力下，Vanna 让数据库查询变得前所未有的简单和直观。它是基于 OpenAI 和 Google 提供的大语言模型（LLM）。Vanna 通过预训练模型，结合你的数据库进行微调，可以快速帮你量身打造一个定制化的AI助手。Vanna 是一个获得 MIT 许可的开源 Python RAG（检索增强生

LangChain 还预定义了其他编程语言（如 Go、C++、Java）等的分割符列表，方便用户快速定义新的文本切块类。如果需要处理未提供的文本格式，可以参照已有的类实现。自定义示例：创建一个用于切分 Java 代码的文本切块类。"\n\n", # 空行"\n", # 换行", # 语句结束" ", # 空格"" # 无分隔符text = "..." # 待处理的 Java 代码print(doc

InternVL 1.5 是一款开源的多模态大型语言模型，它在处理高分辨率图像和支持多语言方面取得了显著进展。该模型通过强大的视觉编码器和动态分辨率适配技术，以及整合全面的双语数据集，缩小了与商业模型之间的性能差距。在 OCR 相关任务和双语场景理解中，InternVL 1.5 展现了其增强后的能力，成为了先进人工智能系统中的有力竞争者。

简而言之，大语言模型是在巨大数据集上训练以理解人类语言的深度学习模型。其核心目标是准确地学习和理解人类语言。大语言模型使机器能够像我们人类解释语言一样解释语言，彻底改变了计算机理解和生成人类语言的方式。大语言模型学习语言中单词之间的模式和关系。例如，它理解语言的句法和语义结构，如语法、单词顺序以及单词和短语的含义。它获得了掌握整个语言本身的能力。过去，语言处理严重依赖于遵循预定义指令的基于规则的系

从依赖自身“记忆”到学会“查资料”，再到拥有“知识地图”，Graph RAG 的出现，标志着 AI 问答技术进入了一个全新的阶段。传统的 RAG 技术虽然能够为 LLM 提供更丰富的知识来源，但它就像一个只会“照本宣科”的学生，缺乏对知识的真正理解。而 Graph RAG 则赋予了 AI 更强大的推理能力和逻辑思维能力，让 AI 能够像人类一样理解世界、解决问题。当然，Graph RAG 也并非完

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其实对于Bito这款AI编程工具的介绍我早在4月26号就发布过了，为什么今天还会继续发布，主要考虑以下原因：1）、前面写这篇文章的时候，有一些问题跟官方沟通会在后续的版本发布，现在新版本发布了，今天会顺带在原来的基础上更新新版本提供的新功能和新特性。2）、可以免费白嫖GPT-4，其实Bito的聊天功能是基于OpenAI和ChatGPT的底层能力构建优化的，对于复杂的问题会自动路由到GPT-4模型来

本文是一份全面的新手指南，旨在指导初学者如何有效地培训大型语言模型（LLM）。文章首先介绍了Transformer架构的基础知识，这是现代LLMs的核心。接着，它深入探讨了预训练和微调的概念，强调了这些步骤在模型开发中的重要性。文章还详细讨论了低阶适应（LoRA）技术，这是一种新兴的高效训练方法，可以显著降低大型模型训练的计算和内存成本。此外，指南涵盖了关键的超参数调整，如批量大小、学习率和梯度累

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