本期邀请到蚂蚁集团知识引擎负责人梁磊分享“SPG与LLM双向驱动的关键问题和应用探索”，

OpenAI于3月14日发布了GPT-4，这是一个支持图像和文本输入、提供文本输出的大型多模态模型。相比之前的版本，GPT-4的文字输入限制提升至2.5万，并且回答准确性明显提高。

LLM，即大

目录超参数设置配置LLM-clip的backbone文本编码抽取视频帧并编码视频帧匹配保存结果帧工程流全是干货超参数设置#超参数设置PARAMS={"clip_model":"openai/clip-vit-base-patch32

订阅：https://rengongzhineng.io/在自然语言处理（NLP）这个飞速发展的领域里，大型语言模型（LLM）的出现无疑是一场革命

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众所周知的原因，目前Openai已经把资源更多投入到GPT4以及训练未来GPT5了，GPT3.5已经被一定程度上降智，同时GPT4支持多模态、GPTS等能力，GPTPlus它不仅具备了前任GPT基础版本

2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。

1.产品发布1.1Privado推出开源LLM聊天应用MuroChat发布日期：2023.12.22Privado推出开源LLM聊天应用MuroChat加强企业数据保护主要内容：Privado.ai推出开源的

1.产品发布1.1奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台发布日期：2023.12.21奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台(chinaz.com)主要内容：奇域AI以中国文化元素为基础，呈现极具中式审美的绘画风格，为创作者提供独特创作空间。社区提供新手引导，汇聚顶尖AI绘画创作者，促进创作者学习和启发。创作者可通过分享邀请链接和作品赚取额度，同时提供商业用途的生成图片，助力个人IP知名度提升

LLM在在2023年发展的风生水起，一个围绕LLM的庞大生态系统正在形成，本文通过介绍这个生态系统的核心组成部分，来详细整理LLM的发展。

当下开源的LLM（Largelanguagemodel）非常多，可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型，根据自己的需求，选择适合自己的基座模型和参数量很重要。

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ChatGPT升级指南：迎接GPT-4V(ision)的全新多模态时代ChatGPT最新升级引入了GPT-4V(ision)，这是一个突破性的多模态版本，支持语音和图像输入。

导语本文探索了如何通过各种提示设计策略，来增强大型语言模型（LLMs）在Few-shotIn-contextLearning中的文本到SQL转换能力。通过使用示例SQL查询的句法结构来检索演示示例，并选择同时追求多样性和相似性的示例可以提高性能，同时，LLMs也从与数据库相关的知识增强中受益。会议：EMNLP2023Findings标题：EnhancingFew-shotText-to-SQLCa

MGIE，全称MLLM-GuidedImageEditing，依赖于多模态大型语言模型（MLLM）来解释用户指令，并执行精细的像素级编辑操作。

目录vLLM安装与模型下载离线批量推理OpenAI兼容服务器参考资料：vLLMGitHub首页vLLM官方文档vLLM安装与模型下载vLLM安装：直接pipinstall即可我选取了OpenChat-3.5-0106模型，这个模型是由mistralai/Mistral-7B-v0.1微调得到的，参数量为7B模型下载链接：openchat/openchat-3.5-0106·HuggingFace大

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includeusingnamespacestd;usingll=longlong;intmain(){llt;cin>>t;while(t--){llx;cin>>x;if(x==1)cout<<-1<<'\n';else{llM

目录HightLightMac上安装PostgreSQLDBever图形界面管理端创建DB使用向量检索vector相似度计算近似近邻索引HNSW近似近邻索引示例HightLight使用PostgreSQL来存储和检索vector，在数据规模非庞大的情况下，简单高效。可以和在线业务共用一套DB，减少其他组件的引入，降低复杂度，在业务初期可以极大的提升效率。Mac上安装PostgreSQL强烈建议使用

文章目录神经网络基础基本构成如何训练？Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多

有的，那就是本地LLM（大型语言模型）。1.安装访问lmstudio(dot)ai，下载对应的版本：2.搜索+下载LLM3.选择LLM4.配置5.运行

一、说明（开放）本地大型语言模型（LLM），特别是在Meta发布LLaMA和后Llama2，变得越来越好，并且被越来越广泛地采用。在本文中，我想演示在本地（即在您的计算机上）运行此类模型的六种方法。

GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型？统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文：https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码：https://github.com/microsoft/GLIP核心

据谷歌称，通过使用该框架在大型语言模型（LLM）的帮助下自动化模糊测试的手动方面，可以获得切实的安全改进。

为了解决这些限制，作者提出了Think-on-Graph(ToG)，这是一个新颖的框架，它利用知识图谱来增强LLM

本文主要介绍主流代码生成模型，总结了基于代码生成的开源大语言模型，按照时间顺序排列。在了解代码大语言模型之前，需要了解代码相关子任务代码生成文本生成代码(Texttocode):根据自然语言描述生成代码重构代码（Refactoringcode）:在不改变其功能的情况下更改源代码的结构，通常是为了使其更加高效、可读且易于维护。代码到代码的翻译（Code-to-code）:将一种编程语言编写的代码转换

CrewimportChatGLMfromlangchain.agentsimportToolfromlangchain_community.toolsimportDuckDuckGoSearchRunllm=ChatGLM.ChatGLM_LLM

论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModels代码：https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary出处：旷视时间：2023.12一、背景当前流行的大型视觉-语言模型LargeVision-LanguageModels(LVLMs)一般都使用共享的visionvocabulary，这个词

fromChatGLMimportChatGLM_LLMfromlangchain.chainsimportLLMChainfromlangchainimporthubprompt1=hub.pull("homanp/question-answer-pair")llm

来自官方，使用自己的llm.importosfromcrewaiimportAgent,Task,CrewimportChatGLMfromlangchain.agentsimportToolfromlangchain_community.toolsimportDuckDuckGoSearchRunllm

2AGI/LLM/LightweightAIAgent剖析AGIAgentsLightweightAIAgents3LightweightAIAgent技术剖析技术架构4LightweightAIAgent

作者|Sunnyyyyy整理|NewBeeNLPhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/668698204后台留言『交流』，加入NewBee讨论组LLaMA是Meta在2023年2月发布的一系列从7B到65B参数的基础语言模型。LLaMA作为第一个向学术界开源的模型，在大模型爆发的时代具有标志性的意义。为了更深入地理解LLaMA的技术特点，特地在此整理了LLaMA1模型架构、预训

1.本文主旨：这篇论文探讨了使用大型语言模型（LLM）进行零射击漏洞修复的方法。人类开发人员编写的代码可能存在网络安全漏洞，新兴的智能代码补全工具是否能帮助修复这些漏洞呢？

人是以字数来计算文本长度，大语言模型（LLM）是以token数来计算长度的。LLM使用token把一个句子分解成若干部分。

AIGC时代万物都可以向量化，向量化是LLM大模型以及Agent应用的基础。

首先感谢组织AI算法岗的交流会，我从中收获很多，也有机会分享我的秋招面试的经历，我投的岗位比较杂，主要是NLP，也包括一些多模态、大模型、推荐相关的岗位，最终拿到了腾讯、顺丰、平安金服和迪

MGIE是一项由苹果开源的技术，利用多模态大型语言模型（MLLMs）生成图像编辑指令，通过端到端训练，捕捉视觉想象力并执行图像处理操作，使图像编辑更加智能、直观。

但在每个人工智能工具或功能的背后，都有一个大型语言模型(LLM)承担着所有繁重

GPT-4_System_Card_zh摘要大型语言模型（LLM）正被部署在我们生活的许多领域（从浏览到语音助手，再到编码辅助工具），具有巨大的社会潜力影响。

论文题目：Vision-LanguageModelsasaSourceofRewards论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.09187在大型语言模型（LLM）不断发展的进程中

思想链（CoT）对于提高大型语言模型（LLM）的推理能力具有重要意义。然而，CoT的有效性与提示中推理步骤的长度之间的相关性仍然很大程度上未知。

vec2text:utilitiesfordecodingdeeprepresentations(likesentenceembeddings)backtotext近一段时间以来，工业界和学术界都对大型语言模型（LLM

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本文是LLM系列文章，针对《LightningAttention-2:AFreeLunchforHandlingUnlimitedSequenceLengthsinLargeLanguageModels

本文是LLM系列文章，针对《ScalingLawsforForgettingWhenFine-TuningLargeLanguageModels》的翻译。

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本文是LLM系列文章，针对《RephrasingtheWeb:ARecipeforComputeandData-EfficientLanguageModeling》的翻译。