Transformer已经引领了各种尖端的AI应用程序的创建。除了支持像Bard和ChatGPT这样的聊天机器人之外,它还驱动我们移动键盘上的自动完成功能和智能扬声器中的语音识别。然而,它的真正威力在语言之外。它的发明者发现,transformer模型可以识别和预测任何重复的主题或模式。从图片中的像素,使用Dall-E、Midjourney和Stable Diffusion等工具,到计算机代码使用

是一个支持在、和上本地运行大语言模型的工具。它允许用户非常方便地运行和使用各种大语言模型,比如模型等。用户只需一行命令就可以启动模型。主要特点包括:总的来说,降低了普通开发者使用大语言模型的门槛,使得本地部署体验大模型变得简单易行。对于想要搭建自己的应用,或者针对特定任务调优模型的开发者来说,是一个非常有用的工具。它的一些特性,如允许用户自定义模型参数,对模型进行个性化适配提供了支持。直接从下载页

训练大模型的目的，就是为了解决业务问题**”**学习机器学习的人大部分都知道怎么设计并训练一个模型，但开发模型的目的是为了解决业务问题，所以怎么使用大模型也是重中之重。刚训练好的大模型事实上虽然可以用，但由于没有用户接口，所以只能自己用，无法对外提供服务；所以，刚训练好的大模型需要经过一些处理才可以使用，包括数据预处理，接口开发等。训练一个大模型，在训练完成之后最重要的就是要把模型给保存下，然后在

Dev C++ 是一款免费且开源的C语言集成开发环境，但仅支持Windows平台，它使用的 GCC MinGW 或 TDM-GCC 的64位版本作为它的编译器。这款工具的开发者曾经中断过软件的更新维护，后来被其他开发者接过来继续开发维护，目前最新版本 2016 年发布的 5.11 版本。Dev C++ 功能简洁但不简陋，适合初学 C 语言的入门 IDE，但不是太适合生产环境的大软件工程开发。

假如我们想要用 openai api 对一个段文本进行总结，我们通常的做法就是直接发给 api 让他总结。但是如果文本超过了 api 最大的 token 限制就会报错。这时，我们一般会进行对文章进行分段，比如通过 tiktoken 计算并分割，然后将各段发送给 api 进行总结，最后将各段的总结再进行一个全部的总结。LangChain 很好的帮我们处理了这个过程，使得我们编写代码变的非常简单。这里

AI大模型能够处理广泛主题的文本生成，但模型知识只能基于它们训练时使用的公开数据。如果你想构建能够利用私有数据或实时数据进行推理的AI应用，你需要用特定的信息来增强模型的知识。将相关信息检索并插入到模型的输入中，即检索增强生成（Retrieval Augmented Generation，RAG）。在本文中，我们将介绍如何使用LangChain开发一个简单的RAG问答应用。我们将依次介绍典型的问答

爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

内容概述：引入多模态大模型的概念，探讨其技术挑战与解决方案。关键要点：多模态数据的表示、融合与对齐技术。内容概述：总结全书内容，提出对未来研究的建议与展望。这本大模型书籍PDF电子版我会免费分享出来，需要的小伙伴可以扫取。

LangChain的应用范围非常广泛，可以帮助用户从各种数据源中获取信息，并根据需求采取相应的行动，比如发送邮件等。它是目前最火的大语言模型应用框架之一，即使不直接使用，也可以作为其他项目的参考和借鉴。通过LangChain，开发者可以更好地利用大语言模型的能力，实现更加智能化和高效的人工智能应用。哈里森·蔡斯担任首席执行官。这个框架提供了Python和JavaScript包，使开发者能够轻松地将

利用动态和上下文感知的提示来总结复杂文档。