去年年初LLM刚起步的时候，大模型的部署方案还不是很成熟，如今仅仅过了一年多，LLM部署方案已经遍地都是了。而多模态模型相比大语言模型来说，发展的还没有很“特别”成熟，不过由于两者结构很相似，LLMs的经验还是可以很好地利用到VLMs中。本篇文章中提到的多模态指的是视觉多模态，即VLM（Vision Language Models）。以下用一张图展示下简单多模态模型的运行流程：Text Embed

这是聊天机器人所处状态的逻辑。如果最后一条消息是工具调用，那么我们处于“提示创建者”（prompt）应该响应的状态。否则，如果最后一条消息不是HumanMessage，那么我们知道人类应该下一条响应，所以我们处于END状态。如果最后一条消息是HumanMessage，那么如果之前有工具调用，我们处于提示状态。否则，我们处于“信息收集”（info）状态。

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的理论和方法。融语言学、计算机科学、数学等于一体的科学。旨在从文本数据中提取信息。目的是让计算机处理或“理解”自然语言，以执行自动翻译、文本分类和情感分析等。自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一。

本文将从三个方面，带您一文搞懂一、微调的定义大模型微调是利用特定领域的数据集对已预训练的大模型进行进一步训练的过程。它旨在优化模型在特定任务上的性能，使模型能够更好地适应和完成特定领域的任务。二、微调的核心原因定制化功能：微调的核心原因是赋予大模型更加定制化的功能。通用大模型虽然强大，但在特定领域可能表现不佳。通过微调，可以使模型更好地适应特定领域的需求和特征。领域知识学习：通过引入特定领域的数据

上次我跟大家简单介绍了一下Kubernetes的各个组件及其含义，本期本来计划带领大家一起学习一些常用命令，但我认为这种方式可能无法达到学习的效果。有可能你们会直接忘记，甚至可能没有兴趣去学。我也理解，心想这跟我有什么关系，我本地又搭建不起来K8s。我一直坚持让大家亲自动手敲命令解决问题，因为只有这样才能真正理解命令的作用。所以我一直秉持着让大家能够直接学习命令，我也不想去写什么安装教程，直接给你

前段时间有一个号称是「lama3-120b」的神秘大模型火了起来，原因在于它表现太过出色了，可以轻松击败GPT-4、gpt2-chatbot。但实际上Llama 3首发阵容里并没有120B的模型。经过网友的深扒，发现其竟然是使用MergeKit制作，将Meta官方LIama3 70B模型合并（Self-Merge）。MergeKit是专门用来合并预训练模型的工具包，合并可以完全在 CPU 上运行，

ollama-python-Python快速部署Llama 3等大型语言模型最简单方法。在本地启动并运行大型语言模型。运行Llama 3、Phi 3、Mistral、Gemma和其他型号。

网络安全行业产业以来，随即新增加了几十个网络安全行业岗位︰网络安全专家、网络安全分析师、安全咨询师、网络安全工程师、安全架构师、安全运维工程师、渗透工程师、信息安全管理员、数据安全工程师、网络安全运营工程师、网络安全应急响应工程师、数据鉴定师、网络安全产品经理、网络安全服务工程师、网络安全培训师、网络安全审计员、威胁情报分析工程师、灾难恢复专业人员、实战攻防专业人员…从某种程度来讲，在网络安全领域

老李在一家大型互联网公司做高级网络安全工程师，从实习生到工程师整整呆了六年。去年他们公司为了缩减成本，做了裁员，他也在其中，取而代之的是一个只有三年工作经验的…老李想着，自己也有多年工作经验，找工作应该不难，结果这几个月却屡次碰壁，这让老李一度陷入了自我怀疑，难道是中年危机到了，所以职业发展也变得艰难了吗？

2021年7月13日，美国微软威胁情报中心发布安全公告[1]，文中指出黑客利用Serv-U 0day对极少数美国军工部门成功进行了攻击，同日Serv-U母公司solarwinds也发布安全公告[2]，并针对最新大版本发布了补丁[3]。（注意：目前发布的补丁只针对最新的15.2.3大版本，且只能是付费用户才能下载安装补丁，非付费用户目前无法从官方渠道获取有效补丁。根据补丁比较和fuzzer，宁静之盾