对话系统QA

2025年02月02日Github流行趋势

项目名称：oumi项目地址url：https://github.com/oumi-ai/oumi项目语言：Python历史star数：1416今日star数：205项目维护者：xrdaukar,oelachqar

油泼辣子多加·2025-02-04 03:45

BUUCTF [极客大挑战 2019]Secret File 1

可是你看不到我QAQ~~~我就在这里这边最后请教

THEMIScale·2025-02-03 10:48

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储

2301_79306982·2025-02-02 13:11

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

1.引言近年来，大型语言模型(LLM)取得了令人瞩目的进展，其中Llama、Qwen和ChatGLM是三个备受关注的开源模型。它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder

kakaZhui·2025-02-02 07:54

2025年02月01日Github流行趋势

项目名称：oumi项目地址url：https://github.com/oumi-ai/oumi项目语言：Python历史star数：544今日star数：103项目维护者：xrdaukar,oelachqar

油泼辣子多加·2025-02-01 21:21

Google Chrome-便携增强版[解压即用]

pwd=f5qa#a特点描述√无升级、便携式、绿色免安装，即可以覆盖更新又能解压使用！

私人珍藏库·2025-02-01 21:21

DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南：从零搭建智能对话系统

前言在人工智能技术快速发展的今天，如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力，成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程，并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置：NVIDIAGPU（RTX3090或更高）+32GB内存+50GB存储空间最低配置：CPU（支持AVX2指令集）+16GB内存+3

Coderabo·2025-02-01 18:32

(25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统（LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署）: 构建和部署对话系统（1）

13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类，用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。

码农三叔·2025-02-01 15:02

PyQt-QtGui-QCursor

文章目录一、鼠标1.自定义鼠标一、鼠标1.自定义鼠标fromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QWidget,QLabel,QPushButtonimportsysfromPyQt5

木心心以向荣·2025-02-01 04:34

PyQt5中各种控件的功能及属性介绍

就让往事随风去...·2025-02-01 04:04

Transformer模型结构分析：Encoder、Decoder以及注意力机制详解

禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出，其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)，是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例

AI天才研究院·2025-02-01 04:59

Reqable：现代化 API 调试工具

Reqable：现代化API调试工具Reqable是一款专为开发者设计的现代化API调试工具，旨在简化API开发、测试和调试的流程。

我码玄黄·2025-01-31 21:37

AI对接之对话API对接指南

在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。

我码玄黄·2025-01-31 21:07

深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型

中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）已经成为了强大的工具，能够生成高质量的自然语言文本，并且被广泛应用于各种任务中，如对话系统

m0_57781768·2025-01-31 19:14

jenkins生成allure报告为空，日志中报错allure-results does not exist【已解决】

2、查看jenkins控制台输出日志[Api-autotest]$/var/jenkins_home/tools/ru.yandex.qatools.allure.jenkins.tools.AllureCommandlineInstallation

qq_41845402·2025-01-31 17:01

【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景

数据库问答系统（DatabaseQuestionAnsweringSystem,DBQA）作为一种能够直接从数据库中获取答案的技术，

AI天才研究院·2025-01-31 05:15

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置

kakaZhui·2025-01-30 12:57

对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解

1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统，又称聊天机器人(Chatbots)，是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体，对话系统经历了漫长的发展历程。

AI天才研究院·2025-01-30 10:12

【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入RAG流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成(AnswerGeneration)。在这一步，LLM将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括：准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题，并

kakaZhui·2025-01-30 10:09

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置，我们需要引入位置编码（PositionalEncoding）。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding（旋转式嵌入）位置编码方法，并对比传统的Transformer位置编码方案，分析其设计与实现的优势。1.传

kakaZhui·2025-01-29 23:17

Python----QT篇基础篇（一）

1defcreate_window():#创建QApplication对象app=QApplication(sys.argv)#创建一个QWidget窗口window=QWidget()#设置窗口标题window.setWindowTitle

K0711·2025-01-29 20:53

小程序webview打开小程序原生页面_详解如何探测小程序返回到webview页面

在公司项目中经常会遇到一个场景,尝试过各种不同的方法,最后想到了一种很技术上简单且可行的方法.经常被QA同学反应同一类型的问题项目是小程序(wepy),部分页面使用webview(vue).经常会遇见一个场景

weixin_39905624·2025-01-29 08:32

Python pdf转word

最终结果是生成了一个可执行文件，可以批量转换文件夹中的pdf文件，包含图片和简单的格式转换（复杂的就不用考虑自己搞了QAQ）下面简单描述一下大概思路：1.引用pdf2docx库：frompdf2docximportConverter2

树上灵溪·2025-01-29 07:22

Linux之Mysql离线安装

1、Linux之Mysql离线安装1、查看是否已安装：//查询rpm-qa|grepmysqlrpm–qa|grepmariadb//删除rpm–e–nodepsmariadb-libs-5.5.60-

小僵123456·2025-01-28 16:39

【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑

大模型RAG之基本逻辑：让LLM更精准地回答你的问题（降低幻觉）你是否遇到过这样的情况：当你向LLM提问时，它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案，或者无法回答一些特定领域的专业问题？为了解决这个问题，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来，让LLM在回答问题时，能

kakaZhui·2025-01-28 00:18

【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache

问题分析用户流式输入，同步KVCache轮次切换，context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息，context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率，我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示，以便快速检索相关信息。当context动态新增时，我们需要同步更新KVCache，以下是几种常见的方法：1.实时计算:原理:每当context新增内容时，

kakaZhui·2025-01-28 00:48

【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF

一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。

kakaZhui·2025-01-28 00:47

【llm对话系统】Gradio快问快答

从问题出发1.gr.Textbox如何显示一个默认文本``pythonimportgradioasgrdefgreet(name):return"Hello"+name+“!”demo=gr.Interface(fn=greet,inputs=gr.Textbox(value=“请输入你的名字”,label=“姓名”),outputs=“text”)demo.launch()###2.如何隐藏一个

kakaZhui·2025-01-27 23:43

RocketMq源码分析（五）--消息生产者启动流程

文章目录一、消息生产者类关系1、类关系2、MQAdmin二、消息生产者启动流程1、创建DefaultMQProducer实例2、生产者start1）defaultMQProducerImpl.start

Shenkh的Java壁橱·2025-01-27 02:54

基于Qt5.14.2和mingw的Qt源码学习（五） — 事件循环之windows事件循环基础和控制台中的事件循环

事件循环基础和控制台中的事件循环一、QEvent1、Q_GADGET2、spontaneous()3、accept()和ignore()二、QEventLoop1、ProcessEventsFlags2、exec（1）QAtomicIntegera.loadAcquirestoreReleaseb.loadRelaxed

coding-hwz·2025-01-26 21:15

python链接hbase模块_Python连接Hbase

hbaseimporthappybase#注意protocol和transport这两个参数，需要和hbase启动命令中的相同，否则会报错connection=happybase.Connection('qa-cdh

weixin_40001395·2025-01-26 19:03

setStyleSheet设置相关

setStyleSheet("background:blue"）;背景色setStyleSheet("QFrame{image:url(:/images/frame.jpg)"});//背景图片因为样式表可以应用在QApplication

永恒国度->文·2025-01-26 15:26

PyQt 异步任务多线程的几种方案

多线程异步线程是我们常用的，如我们在执行耗时操作，又不想卡用主程序；1.QThreadfromPyQt5.QtCoreimportQThread,pyqtSignalfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication

恋恋西风·2025-01-26 01:02

Final2x--开源AI图片放大工具

Final2x--开源AI图片放大工具链接：https://pan.xunlei.com/s/VOHSklukQAquUn3GE7eHJXfOA1?pwd=r3r3#

私人珍藏库·2025-01-26 00:52

http://syy7.com/a/25.php,eDrawings

OzsgSFNGIFYxMi4wMCAKSQAAAABCABIjtb5VnQe+x607vhUO0z7QaHk+8A4VPlp42uy9B0BUR9cGPLv33r3bK22XDtKkNwFhAVEREMWGYi8UwR4rtkAsiTGaRGONRmOMxmASjRWNC8bE3hNN1Ig1dkMMKKAI95

徐子贡·2025-01-25 21:01

Rasa框架的优点和缺点

企业可以完全掌控自己的对话系统，无需依赖外部服务。2.数据隐私和安全Rasa支持完全本地部署，无需将数据上传到第三方服务器，数据隐私保护性高，非常适合医疗、金融和其他注重数据安全的行业。

不会编程的程序猿ᅟ·2025-01-25 08:29

Python编程实例-PyQt5 GUI编程-QSplitter

下面示例将小部件分成四个较小的区域，允许通过QSplitter拖动改变小部件的大小：importsysfromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QWidget,QHBoxLayout

视觉与物联智能·2025-01-25 04:30

RabbitMQ 快速入门——简单队列模式

分别添加依赖编写生产者发送消息编写消费者接收消息1.1添加依赖分别在生产者和消费者的pom.xml文件中添加如下依赖：4.0.0org.examplerabbitmq-producer1.0-SNAPSHOTcom.rabbitmqamqp-client5.6.0com.rabbitmqamqp-client5.6.0com

喵先森爱吃鱼·2025-01-24 22:47

Pyside6（PyQT5）中的QTableView与QSqlQueryModel、QSqlTableModel的联合使用

QSqlQueryModel的简单应用importsysfromPySide6.QtWidgetsimportQApplication,QMainWin

深蓝海拓·2025-01-24 14:37

QAbstractItemModel简介

QAbstractItemModel是Qt框架中用于构建复杂数据模型的基类。它提供了模型/视图架构中的核心功能。

深蓝海拓·2025-01-24 13:37

R 语言科研绘图第 18 期 --- 箱线图-散点

为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了sciRplot项目中，获取方式：R语言科研绘图模板---sciRplothttps://mp.weixin.qq.com/s/QA_8LVqjkdg4A16zLonw4w

TigerZ 生信宝库·2025-01-24 05:54

QAT与PTQ模型量化方法的区别

QAT（QuantizationAwareTraining）和PTQ（PostTrainingQuantization）是两种常见的模型量化方法，用于减少深度学习模型的计算和存储开销，同时尽量保持模型的性能

old_power·2025-01-23 17:28

大模型：LangChain技术讲解

有了它之后，我们可以更轻松地实现对话系统、文本生成、文本分类、问答系统等功能。

玉成226·2025-01-23 09:35

Level2逐笔成交逐笔委托毫秒记录：今日分享优质股票数据20250122

逐笔委托逐笔成交下载链接:https://pan.baidu.com/s/1WP6eGLip3gAbt7yFKg4XqA?

2401_89140926·2025-01-23 06:39

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