此外，多语言沙箱是一个全面的平台，用于验证多种编程语言的代码片段。此外，这种方法还能够为数据分配质量评分，最终保留的数据质量更高，为高质量的数据混合提供了有价值的参考。如表 5 所示，Qwen2.5-Coder 在基础代码生成方面表现出色，不仅在同规模的开源模型中取得了最先进的结果，甚至超过了更大规模的模型。为了进一步确保评估的准确性，EvalPlus 将 HumanEval 扩展为 HumanE

大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题，通过代码与实例，讲解如何打造生产级系统，实现本地知识库的快速检索与智能问答。当时，我们采用的向量数据库是，作为LlamaIndex中的向量存储（Vector Store）。Chroma是一个非常简单易用的嵌入式向量数据库，在开发和测试场景非常受欢迎。

在构建大模型应用时，通常有两种方式来改进效果，一种是构建外部知识库，利用RAG来完成。但RAG并不是万能的，对于特定领域的LLM应用，以及无需示例，就能完成特定任务等场合就需要进行微调。然而，微调本身相较于RAG来讲，需要更多的算力资源和时间周期，但更大的瓶颈在于微调需要标记过的样本数据。这对于很多企业来讲，很难有这样高质量的数据积累，他们的数据通常是未经标记的，可能是一篇一篇的文章或者规章制度，

现在都有哪些人在学Python，为什么学？目前在很多行业中都在越来越多的应用Python，这也是很多行业学习Python的原因，Python主要的应用领域有哪些呢？目前来学的人群分为以下几类：第一类：入行编程新手：大学刚毕业或者其他行业转岗，想从事编程开发的工作，目前认为Python比较火，想入行；Python简单易学，非常适合新手入门。第二类：Linux系统运维人员：Linux运维以繁杂著称，对

01.总览这篇文章提出了一种新型的序列建模方法，名为Test-Time Training（TTT）层，旨在解决现有循环 神经网络（RNN）在处理长文本时表达能力受限的问题。作者指出，尽管自注意力机制在处理长文本方 面表现出色，但其计算复杂度呈二次方增长。相比之下，传统的RNN层虽然具有线性复杂度，但其隐藏 状态的表达能力在面对长文本时会受到限制。文章的核心思想是将隐藏状态设计成一个机器学习模型本身

Mixtral有46.7B的总参数，但每个令牌只使用12.9B参数。因此，它以与12.9B型号相同的速度和成本处理输入并生成输出。

RAG，即检索增强生成，是一种通过融合额外的数据源来提升大型语言模型（LLMs）性能的技术。一个典型的RAG应用流程包括：索引：这涉及从数据源中提取数据，并在Milvus中进行加载、分割和存储，形成索引。检索与生成：在应用运行期间，RAG会处理用户的查询，从Milvus中的索引里检索出相关数据，然后利用这些数据，LLM生成一个更加精准的响应。

通过 Ollama 在 Mac M1 的机器上快速安装运行 shenzhi-wang 的 Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit 模型，不仅简化了安装过程，还能快速体验到这一强大的开源中文大语言模型的卓越性能。希望本文能为在个人电脑使用大模型提供一些启发。

今天分享的这个开源项目，是 Microsoft GraphRAG 的改编版，专为支持使用 Ollama 的本地模型而定制。并具有交互式用户界面，可以直观的可视化图谱，查看索引数据，允许日志。。因为这个项目获得关注的速度太快了，作者还在努力修复和改进各种问题，甚至表示会尝试至少每隔几个小时更新一次~本地模型支持：利用 Ollama 的本地模型进行 LLM 和嵌入。成本效益：消除对昂贵的 OpenAI

对于企业来说，需要考虑信息安全，企业私有的知识库显然不能利用公域的大模型。那么搭建一套基于本地大模型的个人/企业知识库，是一个很好的解决方案。