闻达语言模型

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP）领域的快速发展，预训练的语言模型如
tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

理论五、大模型-Prompt

一、prompt是什么在大型语言模型集成中，"prompt"是指您向模型提供的输入文本或指令，以引导模型生成特定类型的响应。
伯牙碎琴·2025-01-23 18:05

本地大模型服务 Ollama：从安装到使用

1.2压缩包安装1.3docker安装二、命令行使用2.1常用命令2.2模型列表2.3使用三、Open-WebUI3.1安装3.2修改语言3.3使用参考前言Ollama是专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型
aabond·2025-01-23 17:59

机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型

标题：机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型文章信息摘要：机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变，这一演进路径与大语言模型相似。
XianxinMao·2025-01-23 14:42

个性化的语言模型构建思路

将开源模型（如Llama3、Qwen、Falcon3…等）转变为个人专属的大语言模型，通常涉及知识库的构建、微调（fine-tuning）和模型定制等步骤。
由数入道·2025-01-23 11:19

如何使用 LangChain 组合提示符模板

技术背景介绍LangChain是一个用于处理语言模型提示符的框架，它支持将字符串提示符和聊天提示符进行组合，从而提高开发效率和代码复用性
GEAWfaacc·2025-01-23 09:07

大模型：LangChain技术讲解

一、什么是LangChain1、介绍LangChain是一个用于开发由大型语言模型提供支持的Python框架。它提供了一系列工具和组件，帮助我们将语言模型集成到自己的应用程序中。
玉成226·2025-01-23 09:35

深度学习中的通道(Channel)概念详解

2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入：[batch_size,input_features]权重：[input_features,output_features]输出：[
小·恐·龙·2025-01-23 09:33

使用Chaindesk与大语言模型集成的实战指南

Chaindesk是一款开源的文档检索平台，旨在将您的个人数据与大型语言模型（LLM）连接起来，实现高效的信息检索和应用集成。
srudfktuffk·2025-01-23 08:00

探索ChatLiteLLM与Langchain的集成应用

在现代AI应用开发中，简化调用多种语言模型的过程显得尤为重要。
safHTEAHE·2025-01-23 08:30

在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例

它还提供了对多种大型语言模型（LLM）的API访问。在这篇文章中，我们将展示如何使用EverlyAI的API来调用LLAMA模型。通过这种方式，你可以在云端轻松地运行和测试你的语言模型。
HGWAcsdgvs·2025-01-23 08:22

使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南

一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型，支持丰富的功能调用，适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成
GEAWfaacc·2025-01-23 06:09

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型原理与工程实践：网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代，网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息，还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：案例介绍

大语言模型原理与工程实践：案例介绍作者：禅与计算机程序设计艺术近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，展现出强大的文本生成
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:37

LLM大模型部署实战指南：部署简化流程

大模型部署实战指南：Ollama简化流程，OpenLLM灵活部署，LocalAI本地优化，Dify赋能应用开发1.Ollama部署的本地模型()Ollama是一个开源框架，专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型
汀、人工智能·2025-01-23 05:28

WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。

该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。
·2025-01-23 05:58

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

核心原理解析VolcEngineMaasChat利用大语言模型来处理和生成自然语言，在接收到用户的输入后，模型会通过分析
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发

核心原理解析SparkLLM是一款基于大规模语言模型的对话生成系统。它的核心在于通过自然语言理解和生成，实现人机之间的自然交流。通过使用
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

如何使用 LangChain 实现模型功能调用

在本文中，我们将探索如何使用LangChain框架实现语言模型（LLM）的功能调用。这是构建智能对话系统、工具调用代理等应用的核心能力。
dagGAIYD·2025-01-23 04:23

从ErnieBotChat迁移到QianfanChatEndpoint的实践指南

技术背景介绍ErnieBot是由百度开发的大型语言模型，拥有强大的中文数据处理能力。
fGVBSAbe·2025-01-23 02:35

WebRover： 专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库

该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。
·2025-01-23 01:54

【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理

摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。
东临碣石82·2025-01-22 21:27

大型语言模型高效预训练策略的比较研究

文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
二进制独立开发·2025-01-22 21:27

OpenCompass评测大模型

OpenCompass简介上海人工智能实验室科学家团队于2024.01.30正式发布了大模型开源开放评测体系“司南”(OpenCompass2.0)，用于为大语言模型、多模态模型等提供一站式评测服务。
辣条少年·2025-01-22 20:19

【论文速读】| 评估并提高大语言模型生成的安全攻击探测器的鲁棒性

基本信息原文标题：EvaluatingandImprovingtheRobustnessofSecurityAttackDetectorsGeneratedbyLLMs原文作者：SamuelePasini,JinhanKim,TommasoAiello,RocíoCabreraLozoya,AntoninoSabetta,PaoloTonella作者单位：UniversitàdellaSvizze
·2025-01-22 20:38

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型
__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。
feifeikon·2025-01-22 17:23

Python 调用 Ollama 库：本地大语言模型使用详解

ollama是一个用于调用本地大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）的Python库，旨在提供简单、高效的API接口，以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。
kdayjj966·2025-01-22 15:05

语义缓存：提升 RAG 性能的关键策略

RAG通过结合先进的语言模型与外部知识检索，能够生成既准确又富含上下文的响应。
大模型之路·2025-01-22 13:50

零门槛一键生成PPT，利用人工智能快速提高办公效率（无需第三方插件）

它是基于人工智能技术的语言模型，能够理解和生成自然语言。与传统的PPT制作方式不同，ChatGPT通过与你进行对话，理解你的需求和要点
beautycountry88·2025-01-22 13:49

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型
皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容，我们深入研究了一种称为量化低秩调整（QLoRA）的参数高效微调（PEFT）方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上，使用ROCm微调Llama-2
109702008·2025-01-22 11:35

AI Agent：深度解析与未来展望

（二）技术突破2017年后，大语言模型（LLM）的出现推动了AIAg
码事漫谈·2025-01-22 11:34

【大模型应用开发 动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的
AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

一文洞悉AI技术架构：大模型、智能体与应用场景

从能与人对话的大语言模型到自动驾驶、精准医疗，AI的背后究竟隐藏着怎样的技术奥秘？本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构，从基础设施到应用层，每一层都充满了惊喜和启发。
大模型玩家·2025-01-22 09:18

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南

使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统：深入解析与实战指南近年来，随着大语言模型（LLMs）的迅猛发展，基于LLM的复杂问答系统（Q&AChatbot）逐渐成为人工智能领域的热门应用之一
m0_57781768·2025-01-22 08:11

大语言模型原理基础与前沿 指令生成

大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来，大语言模型（LargeLanguageModels
AI大模型应用之禅·2025-01-22 07:04

如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈

在人工智能快速发展的今天，聊天机器人是应用大型语言模型（LLM）的最常见接口之一。尽管如此，许多聊天机器人的质量参差不齐，这使得不断完善和发展显得尤为重要。
FADxafs·2025-01-22 06:54

【大模型】百度千帆大模型对接LangChain使用详解

环境准备3.1前置准备3.1.1创建应用并获取apikey3.1.2开通付费功能3.2获取LangChain文档3.3安装LangChain依赖包四、百度千帆大模型对接LangChain4.1LLMS大语言模型能力使用
小码农叔叔·2025-01-22 05:51

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%

在追求更高效的机器学习模型部署时，模型量化技术应运而生，它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
代码讲故事·2025-01-22 05:45

如何创建自定义聊天模型类

本文将介绍如何使用LangChain的抽象来创建一个自定义的聊天模型，旨在帮助你轻松地将自己的语言模型集成到现有的LangChain程序中。
srudfktuffk·2025-01-22 05:15

大模型的部署方法三：使用Xinference部署

Xinference是一个分布式推理框架，它支持一键部署各种模型，包括大型语言模型（LLMs）。
大模型微调部署·2025-01-22 05:15

深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化

N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
网络安全研发随想·2025-01-22 02:55

Grape-RAG

Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库（VectorDB）为核心来检索语义相似性上下文，让大语言模型（LLM）
disgare·2025-01-22 01:48

用Python实现概率语言模型（2-元语法模型）

首先构造一个语料库，由6句话组成，每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典，存储一元的字数Count1={}遍历语料库，把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor
peanutwang·2025-01-22 01:16

深度学习-90-大型语言模型LLM之基于LM Studio本地化部署运行自己的大模型

文章目录1LMStudio1.1LMStudio的优点1.2LMStudio的安装1.3配置国内下载模型2LMStudio的应用2.1查找/下载模型2.2模型名称的含义2.3查看已经下载的模型2.4使用聊天3配置服务端3.1启动服务3.2支持的接口3.2.1列出当前加载的模型/v1/models3.2.2聊天补全/v1/chat/completions3.2.3文本补全/v1/completion
皮皮冰燃·2025-01-21 20:38

AI大模型：开启智能革命新纪元

1.AI大模型技术：智能革命的新引擎自2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT以来，这一大型语言模型（LLM）迅速走红，标志着AI领域进入了一个新的发展阶段，即AI大模型时代。
洋洋科创星球·2025-01-21 17:09

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。
feifeikon·2025-01-21 15:19

构建知识图谱：从文本到结构化数据的转化

从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型（LLM），如OpenAI的GPT-4，其能力在于解析和分类
sagvWSRJHMNEB·2025-01-21 11:14
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