你可以认为LangChain是大模型开发时代的operating system，因为它驱动了所有模块和数据的相互交互。在这样的一个框架中，有这样一个东西称作agent，目前来看agent还是一个很开放的领域，其本身的作用是基于模型驱动的做事情的具体过程，来在适当的时候使用工具或者本地数据，或者第三方数据来完成模型设定的步骤，这样的一个agent具有动态调整的过程，可以把它看成一个loop，它既能与

目前流行的聊天机器人都是基于Transformer的架构来做的，在这之前也有使用RNN网络来构建聊天机器人的例子，譬如PyTorch框架提供给我们的“Chatbot Tutorial”（本文使用前面用于语言翻译的Transformer模型来构建一个简单的聊天机器人，并与“Chatbot Tutorial”示例提供的基于RNN的GRU模型构建的聊天机器人进行对比测试，基于Transformer构建的

在规范用户输入的情况下，使用机器学习的随机森林算法构建模型后，如果使用现成的数据集进行训练，得到的模型用于手写数字识别时，发现总体上识别准确率只有百分之三十左右，而新建数据集用于训练之后，识别准确率得到了很大改善，但是机器学习算法有其局限性，后面会使用深度学习中的CNN来做对比分析。当用户拖动鼠标写入数字后，点击“识别”按钮，从而通过HTTP的方式把数据发送到后端并保存起来，在实际实践中，用户的输

ChatGPT是通用语言大模型，如果用户想要在与大模型进行交互时能够使用到企业私有的数据，那么可以通过开发plugin（插件）的方式来实现，另外GPT3.5模型的训练数据是截止到2021年9月，如果想让模型能够访问之后的数据，也可以借助plugin。在下面的流程图中，黄色背景框表示定制开发的plugin运行在FastAPI server上，Datastore用于存储用户文档信息，文档通过/upse

你可以认为LangChain是大模型开发时代的operating system，因为它驱动了所有模块和数据的相互交互。在这样的一个框架中，有这样一个东西称作agent，目前来看agent还是一个很开放的领域，其本身的作用是基于模型驱动的做事情的具体过程，来在适当的时候使用工具或者本地数据，或者第三方数据来完成模型设定的步骤，这样的一个agent具有动态调整的过程，可以把它看成一个loop，它既能与

ChatGPT是通用语言大模型，如果用户想要在与大模型进行交互时能够使用到企业私有的数据，那么可以通过开发plugin（插件）的方式来实现，另外GPT3.5模型的训练数据是截止到2021年9月，如果想让模型能够访问之后的数据，也可以借助plugin。在下面的流程图中，黄色背景框表示定制开发的plugin运行在FastAPI server上，Datastore用于存储用户文档信息，文档通过/upse

一、概述本文围绕下面这篇论文来分析基于Transformer的对话系统ConveRT(Conversational Representations from Transformer的缩写)背后的机制，特别是，它是如何实现一个高效和准确的对话系统。对于现实世界AI对话系统来说，使用BERT之类的预训练语言模型的结果并不理想，因为存在计算模型笨重，训练速度慢，训练成本昂贵等缺点。论文提出的ConveR

一、BERT模型概述在处理语言时，几乎所有的场景都可以认为是分类场景，所以从这个角度来说，BERT可以用于任何需要分类的场景。BERT使用命名实体识别（NER）来对组成语句的词汇、词组或者短语进行分类，对于1个NER任务，输出使用了token而不是[CLS]。 在问答场景下，问题部分和答案部分使用分隔符[SEP]进行连接，而答案有开始和结束注释。我们可以直接使用BERT模型或者可以根据需要修改它的