Code Llama 是一个基于 Llama 2 的大型代码语言模型系列，在开放模型、填充功能、对大输入上下文的支持以及编程任务的零样本指令跟踪能力中提供最先进的性能。我们提供多种风格来覆盖广泛的应用程序：基础模型 (Code Llama)、Python 专业化 (Code Llama - Python) 和指令跟随模型 (Code Llama - Instruct)，每个模型都有 7B、13B

提示词是指引导大语言模型生成特定输出的文本片段。有效的提示词能够帮助模型理解上下文，从而生成更准确、符合预期的内容。随着应用场景的多样化，提示词的设计也变得愈发重要。

随着人工智能和数据可视化技术的不断发展，我们可以期待更为智能、交互性更强的数据可视化工具的涌现。人工智能生成的大规模数据中蕴含着各种模式和趋势，而数据可视化可以帮助我们从繁杂的数据中挖掘出这些潜在信息。热力图适用于展示数据的密度和分布情况。在人工智能中，可以通过热力图展示模型在不同区域或特征上的表现，有助于找出模型的优势和劣势。通过可视化工具，可以直观地展示模型的决策过程，帮助用户理解模型的工作原

Chain 作为 LangChain 的核心模块之一，重要性不言而喻，它相当于是所有复杂逻辑的基础，用来将每个零散的逻辑串联成一整个业务流程，Chain 的设计非常巧妙，可以说是大模型应用的最佳实践之一。串联式调用语言模型链的一种，简单的串联每个步骤（Chain 实例），每个步骤都有单一的输入/输出，并且一个步骤的输入是下一个步骤的输出。其中绿色的部分就是请求大模型时发送的完整数据，通过查看发送的

对大语言模型的调用实际上是一次或多次上下文无关的独立事件，如果想要实现聊天、问答、API调用甚至一些更复杂的业务场景，直接去调用API是无法实现的。需要在这个过程里面整合不同类型的业务代码逻辑。LangChain就是对这些通用逻辑做了封装，让使用者可以不用关注在与大模型之间的交互细节，能够更专注在业务本身上，通过组合模块和能力抽象来扩展 LLM 的能力，通过 chain、agent、model 等

随着计算能力的提升和数据的大量积累，人工智能在各个领域展现出强大的应用潜力。了解人工智能的基础概念与原理，有助于我们更深入地理解这一领域的发展和应用。本文将介绍人工智能的基础概念、主要原理以及其在不同领域的应用。结论： 人工智能的基础概念和原理构建了其在各个领域应用的基础。深度学习和机器学习等技术的发展推动了人工智能的快速进步，为解决现实世界的复杂问题提供了新的途径。随着技术的不断演进，人工智能将

通过亲手训练的强化学习模型，我们不仅仅战胜了一款游戏，更是为科技的发展开辟了新的道路。本文将分享一场创新之旅，通过亲手训练的强化学习模型，我们成功征服了游戏世界，为技术的边界创造了新的可能性。模型展现出惊人的适应性，能够应对游戏中的各种变化，并在不断尝试中发现一些前所未见的策略，呈现出令人惊叹的创新力。强化学习模型通过不断地试错，逐渐领悟游戏中的策略，从而做出更加智能的决策，超越了人类玩家的水平。

可能会因为每条对话的数据量过大而导致超过token限制，而且对话的轮次也是设置不够灵活2.基于token数量限制的memory又可能因为最新的消息中内容过长，丢失前几次对话中的一些重要信息。所以LangChain提供了一种基于保存上下文概括信息的memory，这个memory利用大模型本身擅长处理分析对话消息的能力，将历史对话数据使用大模型概括成简短的文本，在尽量少丢失关键信息的情况下，同时也减少

据《华尔街日报》报道，法国人工智能公司Mistral AI近日宣布即将发布一款超越中国DeepSeek的新模型。其CEO Arthur Mensch在MWC 2025大会上表示，开源模式是推动AI技术发展的核心动力——通过资源共享和良性竞争，企业无需巨额投入即可构建强大的模型。过去十年间，AI领域经历了从"技术突破"到"产业重构"的质变。GPT-3到GPT-4的进化仅用16个月，参数规模从1750

数据决定模型的上限，而算法调参只是尽量的帮你逼近那个上限建模工程师 80% 的时间都是在跟数据打交道国内在 AI 上的发展与国外最大的差距不是在算力上，而是高质量的数据。相信大家在网络上都见过类似的说法，事实上这些说法都是正确的。并且对于测试人员来说也是一样的。通过上一篇介绍效果测试的文章大家可以知道，目前已经有现成库帮我们去计算模型的评估指标，老实讲去计算这些指标没有一点难度，甚至可以说没什么技