2023 年 12 月 06 日12 分钟阅读让人工智能为每个人提供更多帮助谷歌和 Alphabet 首席执行官谷歌 DeepMind 首席执行官兼联合创始人由谷歌 DeepMind 首席执行官兼联合创始人 Demis Hassabis 代表 Gemini 团队撰写和我的许多研究同事一样，人工智能一直是我毕生工作的重点。自从少年时代为电脑游戏编写人工智能程序，以及多年来作为神经科学研究员试图了解大

在 AI 大模型竞赛中，Meta 选择重押视觉模型，并在推出零样本分割一切的 SAM 后，扎克伯格亲自官宣了重量级开源项目 DINOv2。据了解，DINOv2 是计算机视觉领域的预训练大模型，拥有 10 亿级参数量，采用 Transformer 架构，可在语义分割、图像检索和深度估计等方面实现自监督训练。无需微调，即可应用于多种下游任务，从而改善医学成像、粮食作物生长、地图绘制等领域。我们想象一下

参考：https://gitee.com/mindspore/mindformers/blob/dev/docs/model_cards/glm2.md#chatglm2-6b。

基于Langchain构建本地大型语言模型（LLM）问答系统的经验分享最近，我一直在探索如何利用Langchain来构建一个本地的大型语言模型问答系统。在这个过程中，我找到了一套源代码并进行了部署。以下是我在这个过程中的一些经验和笔记，希望对读者有所帮助。源代码已经上传，可以通过链接获取。

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最近在研究如何使用langchain构造一个本地的大模型问答系统, 找了套源码部署，下面是一些经验, 以飨读者, 源码已经上传， 下面的是一些研究笔记和部署教程。

llama2-chat使用3w条高质量SFT数据，更小学习率，2epoch，user_prompt不计算loss。相比llama1，数据增加40%，长度增加一倍，使用了group-query attention。训练中logits值偏大，在推理时，对重复惩罚参数比较。损失使用的是binary ranking loss，使用了margin进一步优化。llama2-chat是在llama2基础版本的基

PyTorch训练模型流程图。

在 AI 大模型竞赛中，Meta 选择重押视觉模型，并在推出零样本分割一切的 SAM 后，扎克伯格亲自官宣了重量级开源项目 DINOv2。据了解，DINOv2 是计算机视觉领域的预训练大模型，拥有 10 亿级参数量，采用 Transformer 架构，可在语义分割、图像检索和深度估计等方面实现自监督训练。无需微调，即可应用于多种下游任务，从而改善医学成像、粮食作物生长、地图绘制等领域。我们想象一下

提示工程可以描述为一种艺术形式，为大型语言模型（LLMs）创建输入请求，以实现预期的输出。以下是创造单个或一系列提示的不同技巧。