大型语言模型

构建一个针对SQL数据的问答系统

在这篇文章中，我们将探索如何使用大型语言模型(LLM)创建一个问答系统来查询SQL数据库中的表格数据。我们将通过对比链条和代理的实现来理解不同的建模策略。
safHTEAHE·2025-01-21 09:24

如何使用LangChain内置工具和工具包

这些工具可以帮助开发者轻松访问和操作如Wikipedia等大型数据集。核心原理解析LangChain工具通过API
jkgSFS·2025-01-21 08:18

使用LangChain构建信息提取链

技术背景介绍随着大型语言模型(LLMs)的出现，它们的生成能力被广泛应用于各种信息提取任务。通过定义结构化的提取需求，我们可以利用这些模型从复杂的文本中获取所需的信息。
azzxcvhj·2025-01-21 08:46

如何为LangChain开源项目做出贡献？

技术背景介绍LangChain是一个快速发展的开源项目，旨在为开发者提供强大的语言模型链式调用功能。随着AI技术的不断革新，LangChain也在不断迭代和扩展功能。
FADxafs·2025-01-21 07:41

软件工程的本质特征

1、软件工程关注于大型程序的构造2、软件工程的中心课题是控制复杂性软件所解决的问题十分复杂，通常不得不把问题分解，使得分解出的每个部分是可以理解的，而各个部分之间保持简单的通信关系。
夏旭泽·2025-01-21 07:06

使用 LangChain 构建多PDF文档聊天应用

随着大型语言模型（LLMs）的普及，如何将它们应用于文档处理成为了热门话题之一。本文将通过一个教程，展示如何使用LangChain构建一个能够处理多个PDF文档并与之对话的应用。
jkgSFS·2025-01-21 04:44

R语言的软件工程

尽管R语言在数据处理上有其独特的优势，但要将其运用于大型项目和商业应用中，就需要遵循软件工程的原则。
BinaryBardC·2025-01-21 03:35

AI 2025：技术飞跃与应用鸿沟——AI代码生成器引领未来？

大型语言模型（LLM）的能力显著提升，成本大幅下降，多模态应用成为主流。然而，令人担忧的是，技术进步与实际应用普及之间存在着巨大的鸿沟。“智能体”等概念被热炒，但实际应用却远未达到预期。
·2025-01-21 03:33

深入了解Text2SQL开源项目（Chat2DB、SQL Chat 、Wren AI 、Vanna）

无论是小型创业公司还是大型企业，都希望能够更轻松地从海量的数据中挖掘出有价值的见解。然而，对于那些不熟悉SQL或者数据库架构的用户来说，直接编写复杂
m0_74823983·2025-01-21 02:52

大模型的RAG微调与Agent：提升智能代理的效率与效果

目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持：结论引言在人工智能的快速发展中，大型预训练模型
WeeJot·2025-01-21 00:57

如何一步步形成“代码屎山”——前端开发中的痛点与反思

引言在一个大型项目中，随着功能不断扩展、需求不断变化、人员不断更替，代码的质量和可维护性可能会逐渐恶化，最终演变成所谓的“代码屎山”。你一定对代码屎山的形成和后果有深刻的体会。
·2025-01-20 22:47

小明，谈谈Vue组件动态加载有哪些方式

动态加载组件可以显著提高应用的性能，优化用户体验，尤其是在大型应用中，合理的组件加载策略尤为重要。本文将探讨几种在Vue中实现组件动态加载的具体方案。
·2025-01-20 22:15

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT本质上是一个大规模的语言模型，但通过与图像生成模型集成，它得以执行基于描述生成图像的任务。
·2025-01-20 22:41

使用LangChain构建简单LLM翻译应用

技术背景介绍在本教程中，我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型（LLM）应用程序，该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。
fGVBSAbe·2025-01-20 22:13

《中型 Vue 项目：挑战与成长》

中型Vue项目通常在功能复杂度和规模上介于小型项目和大型项目之间，既需要应对一定的业务需求挑战，又要考虑开发效率和可维护性。中型Vue项目面临着诸多挑战与机遇。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:12

大型系统中 HTTP 的优化与部署

一、引言在当今数字化时代，大型系统的构建与运行离不开高效的网络通信。HTTP，作为超文本传输协议，在大型系统中扮演着举足轻重的角色，负责客户端与服务器之间的信息传输，是实现各类网络应用的基础。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-01-20 19:12

【AI论文】迈向大型推理模型：大型语言模型增强推理综述

大型语言模型（LLM）的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成，引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。
东临碣石82·2025-01-20 19:09

开启电商新征程：小红书API

小红书API犹如一座桥梁，连接着小红书平台的海量数据与外部电商世界，为电商领域带来诸多变革契机，正悄然重塑电商的运营模式、营销玩法及用户体验，无论是大型电商巨头，还是新兴的线上小店，都有必要深入了解其背后的价值与潜力
·2025-01-20 18:59

AI代码生成工具的未来：杨立昆的洞见与AI革命

近年来，人工智能（AI）领域取得了令人瞩目的进展，特别是以大型语言模型为代表的AI技术，在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。
·2025-01-20 18:56

让你的 PHP 代码飞起来：内存优化技巧详解

对于大型数据库或对象，在不再需要时及时使用unset()可以有效避免内存占用。
程序员阿凡提·2025-01-20 17:53

对等能源交易（Peer-to-Peer Energy Trading）

对等能源交易，它改变了传统上由中央电网或大型能源公司主导的能源分配模式。在P2P能源交易中，个体用户可以既是能源的消费者也是生产者（即“产消者”），他们能够通过分布式能源资源（Dis
能源革命·2025-01-20 17:21

多模态视觉语言模型

文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1）模态编码器：模态编码器主要是对来自不同模态的输入进行编码，来获得相应的特征，如视觉方面用ViT，CLIPVIT；音频模态用C-Former，Whisper等进行编码；2）输入Projector：输
funNLPer·2025-01-20 16:48

使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体

1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。
fc&&fl·2025-01-20 14:56

使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天

介绍将视觉能力与大型语言模型（LLMs）结合的多模态LLM（MLLM）正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入，展示了在图像理解和推理方面的出色能力。
AI程序猿人·2025-01-20 12:01

手把手教你 AI 顾投：在 Ollama 中使用 Python 调用金融 API 服务

写在前面的话：尽管Ollama本身不是一个大型语言模型（LLM）开发工具，而是一个LLM的平台。
老余捞鱼·2025-01-20 08:55

一文看懂llama2（原理&模型&训练）

自从Transformer架构问世以来，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）以及AIGC技术的发展速度惊人，它们不仅在技术层面取得了重大突破，还在商业应用、社会影响等多个层面展现出巨大潜力
Qpeterqiufengyi·2025-01-20 07:38

【Spring】Spring DI(依赖注入)详解——注入参数的细节处理-null值的注入

特别是在大型项目中，良好的依赖管理能够显著降低代码的复杂度，提高开发效率。依赖注入的基本概念依赖注入是一种设计模式，用于实现控制反转（InversionofC
AI人H哥会Java·2025-01-20 04:18

玩转大模型的第一步——提示词(Prompt)工程【抛砖篇】

前言AI大模型提示词工程，又名LLMpromptsProject，指的是在使用大型语言模型（如OpenAI的GPT系列）时，用于引导模型生成特定响应的输入，是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节，是模型生成文本的起点
AI大模型老林·2025-01-20 03:37

实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）

一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型
学术菜鸟小晨·2025-01-20 02:50

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

文章目录引言1.大型语言模型（LLM）概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

Xilinx FPGA全局时钟和第二全局时钟资源的使用方法

目前，大型设计一般推荐使用同步时序电路。同步时序电路基于时钟触发沿设计，对时钟的周期、占空比、延时和抖动提出了更
yundanfengqing_nuc·2025-01-19 22:15

AI 在播客领域的应用

播客以语言交谈为主，是大语言模型AI可以大展拳脚的地方，比如播客简介，播客节目笔记（shownotes）的自动化生成，播客节目单自动化推荐等等。
姚家湾·2025-01-19 21:00

angular 新语法糖学习一

这种方式适合处理大型应用程序中的模块划分问题，但不能直接用于组件级别的延迟加载。随着angular的发展，在angularv16
·2025-01-19 19:56

文心一言vsGPT-4全面对比

文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。
编程小郭·2025-01-19 18:45

Kimi终于开源了，联手清华开源大模型推理架构Mooncake

在人工智能迅速发展的时代，大型模型的智能化水平不断提升，但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间，已成为业界共同面对的重要问题。
吴脑的键客·2025-01-19 18:11

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

Python 包与模块：深入理解与实践

一、引言在Python编程的广阔领域中，包（Package）和模块（Module）是构建大型、可维护项目的重要基石。它们不仅提供了一种组织代码的有效方式，还能实现代码的复用与共享。
kdayjj966·2025-01-19 17:58

Cognitive Architectures for Language Agents

语言代理的认知架构摘要1引言2背景：从字符串到符号AGI3语言模型与生产系统之间的链接4语言代理的认知架构（CoALA）：一个概念框架5用例6可操作的见解7讨论8结论摘要最近的努力已经将大型语言模型（LLM
UnknownBody·2025-01-19 16:57

探索LLMonitor：全面提升AI应用可观测性的开源平台

引言在构建和部署大型语言模型（LLM）和聊天模型时，开发者通常面临数据追踪、使用情况分析、成本控制等各种挑战。LLMonitor是一个开源的可观测性平台，专注于解决这些挑战。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档

在处理大型文本文件时，尤其是在自然语言处理和文本分析领域，有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互，帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

【学习总结|DAY026】MySQL基础

一、数据库基础概念数据库（DataBase-DB）：形象地说，它就像是一个大型的数据仓库，专门用于高效地存储和管理海量数据。例如，在金融领域，同花顺的数据中心需要存储海量的股票、基金等金融数据，包括股
123yhy传奇·2025-01-19 14:02

04~防火墙概念及登录

一、防火墙概念1、概念来源防火墙的概念来源于现实生活中的防火门，在大型的商超、银行等公共场所中，我们经常看到防火门，其作用就是如果发生了火灾，通过锁住这个门用来隔离火情，防止火势蔓延，进而保护门内财产的安全
jnprlxc·2025-01-19 13:57

DeepSeek V3：新一代开源 AI 模型，多语言编程能力卓越

DeepSeekV3的核心亮点DeepSeekV3是一款基于混合专家（MoE）架构的大型语言模型，
that's boy·2025-01-19 10:35

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？
小度爱学习·2025-01-19 09:28

深度剖析 DeepSeek V3 技术报告：架构创新与卓越性能表现

随着人工智能（AI）技术的不断发展，各种大规模语言模型（LLM）层出不穷，DeepSeekV3作为其中的一员，凭借其出色的性能表现和创新的架构设计，吸引了广泛关注。
微凉的衣柜·2025-01-19 09:27

学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐

深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。
aFakeProgramer·2025-01-19 08:17

Java开发提速秘籍：巧用Apache Commons Lang工具库

无论是大型企业级应用、互联网平台，还是移动应用后端，都能看到Java的身影。然而，Java开发者们在享受其强大功能与稳定性的同时，也常常面临开发效率方面的挑战。
myshare2022·2025-01-19 07:39

第二课堂笔记——大语言模型

part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr
skna_·2025-01-19 06:26

大模型-Qwen2.5 技术报告解读

Abstract主要是在介绍通义千问2.5（Qwen2.5）这一大型语言模型系列，涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面，旨在展示其先进性与实用性。
数据分析能量站·2025-01-19 06:55
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