基于llama2 微调的python 代码解释器

茴香豆：搭建RAG 智能助理不才妹妹人工智能 windows linux
RAGRAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。解决LLMs在处理知识密集型任务时可能遇到的挑战,如幻觉、知识过时和缺乏透明、可追溯的推理过程等。提供更准确的回答、降低推理成本、实现外部记忆。1.在茴香豆Web版中创建自己领域的知识问答助手1.1配置镜像环境进入开发机后，从官方环境复制运行I
大语言模型的上下文窗口（Context Windows）：对人工智能应用的影响澳鹏Appen 生成式AI 人工智能与机器学习 RAG 人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。我将深入探讨上下文窗口是什么、它们对人工智能应用的影响以及组织在利用大语言模型时的一些考量。澳鹏在提升大语言模型开发方面处于领先地位，提供一系列对超越当前性能基准至关重要的服务。我们专注于大语言模型创建的复杂细节，包括上下
探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器褚知茉Jade
探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。LLMTime是一个创新性的开源项目，它揭示了大型语言模型（LLMs）在时间序列预测中的惊人潜力。无需针对特定任务进行训练，仅通过将数值转化为文本并采样可能的扩展，LLMTime就能超越传统的时间序列方法。项目介绍LLMTime提出了一种名为"零样本时间序列预测"的方法，其核心在于
解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展汀、人工智能 LLM技术汇总人工智能大模型 COT 思维链大模型推理自然语言处理 AI大模型
解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmeticreasoning）、常识推理（commonsensereasoning）、符号推理（symbolicreasoning）。起源：CoT技术的概
开源模型应用落地-LlamaIndex学习之旅-LLMs-集成vLLM（二）开源技术探险家开源模型-实际应用落地 #深度学习语言模型自然语言处理
一、前言在这个充满创新与挑战的时代，人工智能正以前所未有的速度改变着我们的学习和生活方式。LlamaIndex作为一款先进的人工智能技术，它以其卓越的性能和创新的功能，为学习者带来前所未有的机遇。我们将带你逐步探索LlamaIndex的强大功能，从快速整合海量知识资源，到智能生成个性化的学习路径；从精准分析复杂的文本内容，到与用户进行深度互动交流。通过丰富的实例展示和详细的操作指南，无论你是初涉人
使用Python和大模型进行数据分析和文本生成 lizi88888 python 数据分析人工智能
如何使用Python和大模型进行数据分析和文本生成Python语言以其简洁和强大的特性，成为了数据科学、机器学习和人工智能开发的首选语言之一。随着大模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-4的崛起，我们能够利用这些模型实现诸多复杂任务，从文本生成到智能对话、数据分析等等。在这篇文章中，我将介绍如何用Python连接和使用大模型，并通过示例展示如何在实际项目中应用这些技术。
WeKnow-RAG：智能自适应的检索增强生成方法步子哥人工智能
在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG，这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术，极大地提升了大型语言模型（LLMs）在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱（KnowledgeGraphs,KGs）作为信息检索的重要工具
大语言模型原理与工程实践：混合微调策略 AGI通用人工智能之禅计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理与工程实践：混合微调策略作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练，学习到了
“全面解析！大模型面试宝典（含精选答案与策略）“ AGI-老冉人工智能 chatgpt agi 学习知识图谱 ai 程序员
大模型（LLMs）基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些？2.prefixLM和causalLM区别是什么？3.涌现能力是啥原因？4.大模型LLM的架构介绍？大模型（LLMs）进阶面1.llama输入句子长度理论上可以无限长吗？1.什么是LLMs复读机问题？2.为什么会出现LLMs复读机问题？3.如何缓解LLMs复读机问题？1.LLMs复读机问题2.llama系列问题3.什么情况用Bert模型，什
graphrag论文精读 Ramos_zl 人工智能
论文精读：FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型（LLMs）的应用中，检索增强生成（RAG）方法通常用于从外部知识源检索相关信息，从而回答用户的问题。然而，RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳，比如“数据集中主要的主题是什么？”这些问题本质上是一个面向查询的总结任
AI模型到底有多卷？Claude3.5 Sonnet如何在多个维度上超越GPT-4o 草莓屁屁我不吃人工智能 chatgpt
大型语言模型（LLMs）的竞争日益激烈，每一次技术的迭代都推动着整个行业的边界。近期，Anthropic公司推出的Claude3.5Sonnet模型，在多个关键任务上展现出了超越OpenAIGPT-4o的强大实力，再次证明了AI大语言模型领域的“内卷”程度。Claude3.5Sonnet：性能与效率Claude3.5Sonnet作为Claude3.5系列的首个模型版本，自发布以来便备受瞩目。这款中
Cerebras DocChat发布：基于Llama 3构建，DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练科技大本营 llama 人工智能算法深度学习机器学习
Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型：CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat。这些模型旨在提供高性能的对话式人工智能，特别是针对基于文档的问答任务，并利用Cerebras的尖
【Nature】在科研中应用ChatGPT：如何与数据对话智写AI chatgpt AI写作 AIGC 论文笔记人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）正逐渐成为科研领域的一种创新工具。这些模型通过自然语言处理技术，使得研究人员能够以直观的方式与数据进行交互，从而简化了数据分析和解释的过程。在《自然》杂志2024年7月25日发表的文章《CHATGPTFORSCIENCE:HOWTOTALKTOYOURDATA》中，作者JulianNowogrodzki深入探讨了LLMs在科学研究中的应用现状及其
深入解析Doctran：使用AI和NLP优化文本处理 qq_37836323 人工智能自然语言处理 python
深入解析Doctran：使用AI和NLP优化文本处理引言在当今数据驱动的世界中，高效处理和分析大量文本信息变得至关重要。Doctran作为一个强大的Python包，结合了大型语言模型（LLMs）和开源自然语言处理（NLP）库的优势，为开发者提供了一个强大的工具，用于将原始文本转换为结构化、信息密集且优化的文档。本文将深入探讨Doctran的功能、使用方法以及它如何改变文本处理的游戏规则。Doctr
开源免费大语言模型（LLMs）排行榜张3蜂开源软件安装部署开源语言模型人工智能
目录一、模型介绍1.1LLaMA(LargeLanguageModelMetaAI)1.2Falcon1.3Mistral1.4GPT-NeoX1.5Bloom1.6OPT(OpenPre-trainedTransformer)1.7GPT-J1.8RedPajama1.9Cerebras-GPT1.10WizardLM二、其他问题2.1大模型中的6B、7B是什么含义，是如何计算的？2.2什么是参
UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.03.20-2024.03.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理 LLM 大语言模型论文推送深度学习
文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.02.20-2024.02.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习 LLM 大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
大型语言模型RAG（检索增强生成）：检索技术的应用与挑战 in_tsz 语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战，并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型（LLMs）如GPT-3和BERT的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。然而，这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性，特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models liferecords LLM 语言模型深度学习神经网络
SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接：arxiv关键字：LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning、DistributionShift、Adaptation摘要大型语言模型(LLMs)通常会在数十亿个tokens上进行预训练，然后新数
VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks liferecords LLM llama 深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接：arxivgithub关键字：VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如，LLa
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大语言模型学习路线：从入门到实战 Tim_Van 人工智能语言模型自然语言处理大语言模型大模型
大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南，帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月，后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
【AIGC】大语言模型 AIGCExplore AIGC AIGC 语言模型人工智能
大型语言模型，也叫大语言模型、大模型（LargeLanguageModel，LLM；LargeLanguageModels，LLMs）什么是大型语言模型大型语言模型（LLM）是指具有数千亿（甚至更多）参数的语言模型，它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构，其中包含多头注意力层，堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala
Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG Elastic 中国社区官方博客 AI Elasticsearch Elastic 人工智能 elasticsearch 大数据搜索引擎全文检索
作者：来自ElasticSteveDodson有多种策略可以将特定领域的知识添加到大型语言模型(LLM)中，并且作为积极研究领域的一部分，正在研究更多方法。对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而，使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。如果领域语言与LLM训练数据相似，则通过检索增强生成(RAG)使用外部信息检索系统向LLM提供上下文信息可以改善事实响应
使用 RAG 创建 LLM 应用程序 ericliu2017 人工智能 chatgpt RAG LLM
如果您考虑为您的文件或网站制作一个能够回应您的个性化机器人，那么您来对地方了。我可以帮助您使用Langchain和RAG策略来创建这样一个机器人。了解ChatGPT的局限性和LLMsChatGPT和其他大型语言模型（LLMs）经过广泛训练，以理解语言的语义和连贯性。尽管它们具有令人印象深刻的能力，但这些模型也存在一些限制，需要在特定用例中进行仔细考虑。一个重要的挑战是可能出现幻觉，模型可能会生成不
今日arXiv最热NLP大模型论文：上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math 夕小瑶人工智能自然语言处理
数学推理能力是大语言模型（LLMs）抽象推理能力的一个重要体现。近年来，随着深度学习技术的不断进步，LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。从小学级别到高中级别的数学问题，通过链式推理（chain-of-thoughtreasoning）或程序式推理（program-of-thoughtreasoning），LLMs展现出了解决数学问题的潜力。这些模型的构建需要在数学语料上进行预训练，并在数学问
今日Arxiv最热大模型论文：大语言模型真的理解上下文了吗？新研究揭示惊人发现夕小瑶语言模型人工智能自然语言处理
探索大型语言模型的上下文理解能力在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域，理解上下文是把握人类语言的关键。近年来，大语言模型（LLMs）在展示对语言的理解方面取得了令人瞩目的成就。然而，尽管LLMs在各种NLP领域的评估中表现出色，对它们理解上下文特征的语言能力的探究却相对有限。本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不
今日arXiv最热NLP大模型论文：清华提出LongAlign，打破长上下文对齐瓶颈，数据、训练策略、评估基准一网打尽夕小瑶人工智能 chatgpt
随着LLMs的发展，其支持的上下文长度越来越长。仅一年时间，GPT-4就从一开始的4K、8K拓展到了128k。128k什么概念？相当于一本300页厚的书。这是当初只支持512个tokens的BERT时代不敢想象的事情。随着上下文窗口长度的增加，可以提供更丰富的语义信息，从而减少LLM的出错率和“幻觉”发生的可能性，提升用户体验。但现有的构建长上下文LLMs的工作主要集中在上下文扩展方面，即位置编码
复旦TravelPlanner让大语言模型挑战旅程规划夕小瑶人工智能
引言：探索语言智能的新疆界——旅行规划在人工智能的发展历程中，规划一直是核心追求之一。然而，由于缺乏人类水平规划所需的多种认知基础，早期的AI代理主要集中在受限的环境中。随着大语言模型（LLMs）的出现，新一代的语言代理展现出了使用工具和推理等有趣的能力。这引发了一个问题：这些语言代理是否能够在先前AI代理无法触及的更复杂环境中进行规划？为了深入探索这一问题，我们提出了一个新的规划基准——Trav
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
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CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
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linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
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线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
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mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
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在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
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