大规模语言模型对话第42页

手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话

不过ChatGPT的API都是无状态的，没有对话管理的功能。你调用API发送一个问题(prompt)给ChatGPT，它就根据你发送的问题返回一个结果(completion)。

·2025-01-27 13:28

高效处理大规模数据：MATLAB实践指南

在当今的数据驱动世界中，处理大规模数据集是科研和工程领域常见的挑战。MATLAB，作为一种高级数学软件，提供了一系列的工具和函数，使得大规模数据处理变得可行和高效。

原机小子·2025-01-27 13:59

【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-01-27 11:21

构建桌面聊天助手：Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合

在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型（LLMs）和LangChain成为了炙手可热的话题。

花生糖@·2025-01-27 09:08

数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！

这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚

jimumeta·2025-01-27 08:34

探索Llama 3.1：深入理解其多语言与长上下文处理能力

摘要Llama3.1，一款先进的语言模型，以其庞大的参数量和卓越的性能而闻名。

技术猿18870278351·2025-01-27 08:00

RocketMQ优势剖析-集成云原生环境

以下是对RocketMQ在云原生环境中优势的具体剖析：弹性和可扩展性RocketMQ的设计考虑到了大规模分布式系统的需要，能够很好地适应动态变化的工作负载。它支

Lin_Miao_09·2025-01-27 06:21

深度探索Semantic Kernel：为您的代码注入人工智能的灵魂

semantic-kernelIntegratecutting-edgeLLMtechnologyquicklyandeasilyintoyourapps项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semantic-kernel在当前这个飞速发展的时代，大语言模型

孙诗嘉Song-Thrush·2025-01-27 04:09

小南每日 AI 资讯 | AI 取代代码编写，软件开发者如何在变革中站稳脚跟？ | 25/01/22

字节跳动发布AI集成开发环境Trae（1月20日）集成Claude3.5Sonnet、GPT-4o等顶级大语言模型，并针对中文开发者优化，提升智能编程体验。Go到Rust的A

小南AI学院·2025-01-27 04:35

java swing 实现打开文件,java swing Dialog

目录javaswing实现打开文件javaswing实现读取excel文件jxl.jarpoi.jarjavaswingDialogJavaSwing图形界面开发（目录）JOptionPane提供的标准对话框类型分为以下几种

ZhangJiQun&MXP·2025-01-27 03:31

什么是IndexedDB？有什么特点

特点大规模数据存储：IndexedDB支持存储大量的结构化数据，

前端与小赵·2025-01-27 03:59

对话小羊驼vicuna

文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-

Always_Shine·2025-01-27 01:44

大语言模型LLM基础扫盲速通版

文章目录1.什么是LLM？2.LLM如何工作？3.LLM开发的关键里程碑4.训练可用LLM模型的完整流程5.LLM具备的能力6.领先的LLM模型包含哪些？7.建议从头开始训练LLM吗？8.LLM的训练数据源包含哪些？9.其他关于LLM的常见问题9.1Transformer在LLM中有何意义？9.2在LLM中，微调(fine-tuning)是什么？9.3模型大小如何影响LLM的性能？9.4LLM能生

SmallerFL·2025-01-27 00:40

Llama3本地部署的解决方案

本文主要介绍了Llama3本地部署的解决方案，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文

herosunly·2025-01-27 00:36

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成

如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2

娄泳含·2025-01-27 00:36

探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库

LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，以其强大的对话理解和生成能力而受到广泛关注

郁英忆·2025-01-27 00:05

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架

深入解析vLLM：加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中，大型语言模型（如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等）的推理速度和资源利用率成为关键挑战。

秋声studio·2025-01-27 00:34

AI 驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新

AI驱动的创业产品设计趋势：大模型赋能下的创新一、背景随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度学习和大型语言模型（如GPT）的广泛应用，AI正在逐渐改变创业产品设计的游戏规则。

AI天才研究院·2025-01-26 23:28

Gary Marcus对2025年AI的25项预测：AGI的曙光仍未到来？

本文将深入探讨Marcus的预测，并结合实际案例进行分析，特别关注大型语言模型（LLM）的不足以及其对就业市场的影响。我们还会探讨一些优秀的AI写代码工具，例如Scri

lilu8888888·2025-01-26 22:24

FPGA实现图像处理算法的创新点

以下是FPGA（现场可编程门阵列）实现图像处理算法的一些创新点：一、并行处理能力大规模并行运算创新点描述：FPGA具有丰富的逻辑资源，可以构建大量的并行处理单元。

芯作者·2025-01-26 22:22

Python计算离差与标准计分

掌握离差和标准计分有助于理解数据的分布情况，评估数据在群体中的相对位置，尤其在处理大规模数据或数据分析时非常重要。

Mr数据杨·2025-01-26 21:12

在PyTorch框架上训练ImageNet时，Dataloader加载速度慢怎么解决？

然而，在实际应用中，特别是在处理大规模数据集如ImageNet时，Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。

cda2024·2025-01-26 20:39

效率提升70%，迁移时间减半！Denodo平台破解数据编织部署5大难题

无论是每天处理数百次查询的小规模部署，还是涉及数百名开发人员、数千次查询并且需要同时监控多个环境的大规模部署，管理数据编织部署都面临着一系列挑战。

Denodo·2025-01-26 20:07

【AI工具】夸克AI试用：分析DeepSeek-V3技术报告

下面是分析的具体内容》AI文件总结DeepSeek-V3技术报告分析报告引言DeepSeek-V3是一个拥有6710亿参数的专家混合（MoE）语言模型，每次生

bylander·2025-01-26 17:14

AI大模型书籍推荐丨这本书必看：大语言模型基础与前沿（附PDF）

很久都没有更新大模型这块的书了，今天给大家说一下这本：《大语言模型：基础与前沿》，本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用，涵盖大语言模型的广泛主题，从基础到前沿，从方法到应用，涉及从方法论到应用场景方方面面的内容

LLM教程·2025-01-26 17:11

支持生成式 AI：聊天与文档检索的结合

在生成式AI中，聊天会话内存（ChatConversationMemory）和检索增强生成（RAG,RetrievalAugmentedGeneration）是两个关键功能，分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题

drebander·2025-01-26 16:07

基于CNN+Transformer混合模型实现交通流量时序预测(PyTorch版)

运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习

矩阵猫咪·2025-01-26 16:34

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介

大语言模型应用指南：OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs

AI大模型应用之禅·2025-01-26 15:02

我从 2024 年的 LLM 应用开发实践中学到了什么？Part 1

编者按："为什么明明选择了最先进的大语言模型，构建的AI产品却总是无法达到预期效果？"——这大概是今年众多技术团队都在苦恼的问题。

·2025-01-26 12:58

Langchain本地知识库部署

2.技术选型2.1LangChainLangChain是一个开源的LLM（大语言模型）应用开发框架，支持多种模型和数据源，适用

MaxCode-1·2025-01-26 11:01

AI学习指南Ollama篇-Ollama简介

一、定义大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。

俞兆鹏·2025-01-26 10:20

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成

Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候，都会有一定的时间延迟，这是由大模型的底层架构决定的，所以在很多应用，尤其是对话应用中

汀、人工智能·2025-01-26 09:47

Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来，大规模无监督语言模型（LM）在知识获取和推理能力方面取得了显著进展，但如何精确控制其行为仍是一个难题。

Yuleave·2025-01-26 09:12

数据采集与存储——Elasticsearch实战详解

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎，主要用于大规模数据的存储、检索、分析等功能。

AI天才研究院·2025-01-26 06:51

深入解析LangChain框架：使用Python开发LLM应用的全生命周期指南

深入解析LangChain框架：使用Python开发LLM应用的全生命周期指南前言在当前的人工智能浪潮中，大型语言模型（LLM）已成为众多应用的核心。

m0_57781768·2025-01-26 06:19

Redis学习笔记

随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在处理web2.0网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，出现了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展

csdn_bobo_6·2025-01-26 06:47

bat弹出提示对话框

::多种提示框样式自己按需选择mshtavbscript:msgbox("提示内容1",1,"提示窗口1")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容2",2,"提示窗口2")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容3",3,"提示窗口3")(window.close)mshtavbscript:msgbox("提示内容

摸金校尉-马·2025-01-26 06:45

智能推理的革命：DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现

在人工智能（AI）领域，语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正以惊人的速度发展，变得越来越智能，能够理解和生成复杂的语言内容。

步子哥·2025-01-26 04:26

《从传统到智能：大模型交换机的变革之路》

大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。

烁月_o9·2025-01-26 03:23

KNOWLEDGE UNLEARNING FOR MITIGATING PRIVACY RISKS IN LANGUAGE MODELS

绒绒毛毛雨·2025-01-26 02:10

Lambda离线实时分治架构深度解析与实战

一、引言在大数据技术日新月异的今天，Lambda架构作为一种经典的数据处理模型，在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。

喜欢猪猪·2025-01-26 01:36

基于大语言模型构建本地个人AI助理

以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理，涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。

由数入道·2025-01-26 00:58

情感分析常见算法与模型及实现步骤

计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适

计算机软件程序设计·2025-01-25 16:25

基于Python的自然语言处理系列（2）：Word2Vec（负采样）

负采样是一种优化Skip-gram模型训练效率的技术，它能在大规模语料库中显著减少计算复杂度。接下来，我们将通过详细的代码实现和理论讲解，帮助你理解负采样的工作原理及其在Word2Vec中的应用。

会飞的Anthony·2025-01-25 15:51

第72期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-25 14:40

Coze，Dify，FastGPT，对比

平台介绍-FastGPT：由环界云计算公司发起，是基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统。

云连山·2025-01-25 13:04

使用Python实现并行计算算法：效率提升的利器

在处理大规模数据和计算密集型任务时，单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段，能够充分利用多核处理器的优势，加速任务的完成。

Echo_Wish·2025-01-25 13:32

Python并行计算：提高效率的利器

在现代计算领域中，处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战，一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言，也提供了强大的工具和库来支持并行计算。

uote_e·2025-01-25 12:00

深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆

文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo

皮皮冰燃·2025-01-25 12:26

AI大模型提示工程（prompt）从入门到精通（非常详细），看这一篇就够了！！！

在大模型领域，输入通常被称为“提示词”（prompt），它们是引导LLM（大语言模型）生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说，一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。

功城师·2025-01-25 12:56

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