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书生·浦语大模型实战营:3.基于InternLM和LangChain搭建你的知识库

复现课程知识库助手搭建过程 (截图)选择一个垂直领域,收集该领域的专业资料构建专业知识库,并搭建专业问答助手,并在 OpenXLab 上成功部署(截图,并提供应用地址)环境配置,模型,代码下载同书生·浦语大模型实战营:2.轻松玩转书生·浦语大模型趣味 DemoLangChain相关环境配置同时,需要使用到开源词向量模型:(我们也可以选用别的开源词向量模型来进行 Embedding,目前选用这个模型

#人工智能#数据库
书生·浦语大模型实战营:4.XTuner大模型单卡低成本微调实战

构建数据集,使用 XTuner 微调 InternLM-Chat-7B 模型, 让模型学习到它是你的智能小助手,效果如下图所示,本作业训练出来的模型的输出需要将不要葱姜蒜大佬替换成自己名字或昵称!微调前(回答比较官方)微调后(对自己的身份有了清晰的认知)以数据集为例原格式:(.xlsx)(问题药物类型问题类型回答主题URL)此时,我们重新建一个文件夹来玩“微调自定义数据集”把前面下载好的inter

#人工智能#深度学习
书生·浦语大模型实战营(第二期):Lagent&AgentLego智能体应用搭建

可以感知环境中的动态条件能采取动作影响环境能运用推理能力理解信息、解决问题、产生推断、决定动作。

#人工智能#语言模型#学习
书生·浦语大模型实战营(第二期):Lagent&AgentLego智能体应用搭建

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#人工智能#语言模型#学习
NLP自然语言处理实战(一):利用分词器构建词汇表

在NLP中,分词(tokenization,也称分词)是一种特殊的文档切分(segmentation)过程。而文档切分能够将文本拆分成更小的文本块或片段,其中含有更集中的信息内容。文档切分可以是将文档分成段落,将段落分成句子,将句子分成短语,或将短语分成词条(通常是词)和标点符号。

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