Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架，由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节，一经推出就广受好评，目前已在github上获得了46kstar。

以下是一些受欢迎的选项：1.Milvus：Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用设计，支持大规模的向量相似性搜索。

我们认为当前大规模的刺激措施是适当的。小幅降息是我们的选择之一。加元走强确实带来了一些风险，预计加元将进一

其他大公司也纷纷效仿，意识到单体架构模型在处理大规模复杂系统时存在局限

在国内资本市场上，高瓴资本堪称是国内资本市场的重要参与者，最近高瓴资本的持仓信息被公布，让人比较出乎意料的事情是，高瓴资本大规模减持阿里巴巴，却把拼多多增持为第一重仓股，高瓴资本的仓位变化到底意味着什么

为此，提出视频语言规划(VLP)，一种由树搜索过程组成的算法，训练(i)视觉-语言模型作为策略和价值函数，以及(ii)文本-到-视频模型作为动态模型。

在当今人工智能领域，大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现，推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程，有两点令人印象深刻。

亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到我的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：1.Ja

1.超大规模MIMO技术2.先进编码调制技术3.新波形技术4.全双工5.新型多址接入6.智能超表面7.全息无线电8.轨道角动量

介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术，旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。

2023年2月，复旦大学发布了国内首个类ChatGPT大语言模型——MOSS，该模型可执行对话生成、编程、事实问答等一系列任务，打通了让生成式语言模型理解人类意图并具有对话能力的全部技术路径。

Ollama是一个开源项目，用于构建和训练大规模语言模型，而OpenWebUI则提供了一个方便的前端界面来管理和监控这些模型。本文将指导你如何更新这两个工具，并顺利完成配置。

知识存储和检索正在成为大型语言模型(LLM)应用的重要组成部分。虽然检索增强生成(RAG)在该领域取得了巨大进步，但一些局限性仍然没有克服。

检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是RAG应用程序为发送到LLM的每个请求检索额外的场景信息。

摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是一种基于Transformer的预训练语言模型

详细讲解了如何在不同操作系统上安装Ollama，如何运行和自定义大型语言模型，以及如何通过Ollama进行模型部署和交互。此外，还提供了丰富的故障排除和FAQ，帮助用户解决使用过程中的常见问题。

大型语言模型(LLM)表现出了卓越的能力，但也存在幻觉、缺乏领域适应性和缺乏持续学习等问题。当它们必须处理知识密集型任务时，这些问题更加明显。

无论是处理文本文件、配置文件，还是处理大规模的数据集，都离不开文件操作。二、打开文件使用open()函数来打开

大语言模型应用指南：长期记忆作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能领域的快速发展，大语言模型因其强大的语言生成和理解能力而受到广泛关注

通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。

据网贷之家研究中心不完全统计，2018年6月共有63家问题平台，这是近一年首次出现单月如此大规模问题平台爆发。而7月份以来，短短10天就有高达29家平台爆雷，更是触目惊心。其中杭州的就有近十家。

企业本身并没有这个职位，只不过想充分的利用这个资源，在招聘某一个职位的时候附加的写了很多其他的职位，结果让求职者空欢喜一场；2、企业方为了扩大自己的知名度，把招聘的平台当成了一个广告平台，这样的话，通过大规模的招聘来宣传自己

11月23日，Erda与OSCHINA社区联手发起了【高手问答第271期–聊聊大规模K8s集群管理】，目前问答活动已持续一周，由ErdaSRE团队负责人骆冰利为大家解答，以下是本次活动的部分问题整理合集

引言近似推断是处理大规模或复杂概率图模型时常用的一种方法，特别是在精确推断变得不可行或不实际的情况下文章目录引言一、近似推断1.1常见的近似推断方法1.1.1采样方法（SamplingMethods）1.1.1.1

IgnorePreviousPrompt:AttackTechniquesForLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2211.09527忽略之前的提示：针对语言模型的攻击技术文章目录忽略之前的提示

网站静态化处理--总述（1）在存储瓶颈的开篇我提到像hao123这样的导航网站只要它部署的web服务器数量足够，它可以承载超大规模的并发访问量，如果是一个动态的网站，特别是使用到了数据库的网站是很难做到通过增加

在人工智能时代，AIGC大语言模型的涌现和AI辅助编程工具的普及正在深刻改变程序员的工作方式。面对这一趋势，程序员需要认真思考如何保持并提升自身的核心竞争力，以适应时代的发展。

订阅：https://rengongzhineng.io/近年来，大型语言模型（LLMs）的能力在自然语言处理和理解领域取得了显著进展，达到了多个

系列篇章No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat：阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验：用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战

文章目录～1.PayingMoreAttentiontoImage:ATraining-FreeMethodforAlleviatingHallucinationinLVLMs2.MTA-CLIP:Language-GuidedSemanticSegmentationwithMask-TextAlignment3.MarvelOVD:MarryingObjectRecognitionandVisi

前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。

为了避免，在大规模程序的设计中，以及在程序员使用各种各样的C++库时，这些标识符的命名发生冲突，标准C++引入关键字namespace（命名空间/名字空间/名称空间),可以更好的控制标识符的作用域。

随着人工智能技术的发展，大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南，帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。

前言：本地部署大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）需要相应的硬件资源和技术栈支持，如GPU计算能力、大量内存、存储空间，以及模型部署框架。

简介：探讨人们在使用AI工具时，最喜欢的和认方向一：常用AI工具以下是一些常用的AI工具：ChatGPT：强大的语言模型。文心一言：百度的知识增强大语言模型。

我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。

最近一段时间，中国股市的大幅波动风潮引发了大家的广泛关注，面对着剧烈的市场波动，各大上市公司特别是白马股公司开启了回购潮，大规模回购自己的股票，白马股大规模回购的背后到底有什么特殊性？该怎么看？

如果缓在某一个时刻出现大规模的key失效，那么就会导致大量的请求打在了数据库上面，导致数据库压力巨大，如果在高并发的情况下，可能瞬间就会导致数据库宕机。

当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。

Claude升级）(4)ChatTTSv3（ChatTTS升级）(5)盘古大模型5.0(6)Falcon2(7)Glyph-ByT5-v2（清华、北大+微软）(8)LLMLeaderboardv2（大语言模型评估框架

LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下大模型的实践应用29-大语言模型的RLHF(人类反馈强化学习)的具体应用与原理介绍。

LangChain框架详解LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的强大框架，旨在帮助开发人员简化与大模型交互、数据检索以及将不同功能模块串联起来以完成复杂任务的过程。

LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索1.LangChain简介LangChain是2022年10月底，由哈佛大学的HarrisonChase发起的基于开源大语言模型的

在当今人工智能技术飞速发展的时代，大型语言模型（LLM）作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心，已经成为研究和商业领域关注的焦点。

如果你是个开发者，尤其是负责维护大规模服务的开发者，你一定对计算资源的消耗有深刻的体会。无论是服务器的C

ChatGPT是OpenAI推出的一种基于GPT-3/4的聊天机器人。chatgpt的颠覆性影响主要体现在提高语言交流的便捷性、个性化服务、自动化客服和教育娱乐等方面，这些应用可以为用户带来更多的便利和乐趣，同时也为企业提供了更多的服务和商机。本文收录于《100天精通Python专栏-快速入门到黑科技》，是由CSDN内容合伙人丨全站排名Top4的硬核博主不吃西红柿倾力打造，分基础知识篇和黑科技应用

由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B，凭借其创新的“反思”机制，正引发广泛关注，这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。

成本相对较低：与纳米无机材料相比，成本可降低一定比例，有利于大规模应用。金士镧KINGCELA™KCL系列稀土纳米紫外屏蔽剂具有光、热稳定性

LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。