LLM

第81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。
·2025-01-18 01:02

第83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。
·2025-01-18 00:26

Time-LLM ：超越了现有时间序列预测模型的学习器

AI预测相关目录AI预测流程，包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
福安德信息科技·2025-01-17 23:38

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的
预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用

最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG，利用LLM，帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据，并完成数据索引。
xiaomu_347·2025-01-17 21:19

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案

LLM系列(1)：构建面向知识库的行业专属大模型系统——全流程落地技术方案1.引言随着今年上半年ChatGPT的迅速出圈，引爆了AI行业变革，大模型成为新的风口。
汀、人工智能·2025-01-17 21:12

第79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。
·2025-01-17 19:08

RAG技术详解：构建高效、可信赖的知识检索系统

前言LLM问题幻觉：在没有答案的情况下提供虚假信息。过时：当用户需要特定的当前响应时，提供过时或通用的信息。来源：从非权威来源创建响应。
向日葵花籽儿·2025-01-17 15:55

DeepSeek Artifacts：前端开发的新利器

这款轻量级模型凭借在大语言模型（LLM）排行榜上的优异表现，以及亲民的价格和卓越的性能，在人工智能社区中广受关注。然而，它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。
·2025-01-17 05:12

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域知识检索，NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4

NL2SQL技术方案系列(6)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解4NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-01-17 02:26

mindspeed-llm源码解析（一）preprocess_data

mindspeed-llm是昇腾模型套件代码仓，原来叫"modelLink"。
·2025-01-17 01:48

论文翻译：A survey on large language model (LLM) security and privacy: The Good, The Bad, and The Ugly

Asurveyonlargelanguagemodel(LLM)securityandprivacy:TheGood,TheBad,andTheUglyhttps://www.sciencedirect.com
CSPhD-winston-杨帆·2025-01-17 00:41

VLM 系列——Qwen2 VL——论文解读——前瞻（源码解读）

一、概述1、是什么是一系列多模态大型语言模型（MLLM），其中包括2B、7B、72B三个版本，整体采用视觉编码器+LLM形式（可以认为没有任何投射层）。
TigerZ*·2025-01-16 18:48

LLM 词汇表

Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
落难Coder·2024-09-16 10:22

如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧

标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。
nseejrukjhad·2024-09-16 09:49

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术
Chauvin912·2024-09-15 15:32

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式

深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。
m0_57781768·2024-09-15 13:41

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况

深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、
m0_57781768·2024-09-15 13:37

使用You.com API进行LLM输出的事实性增强

使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。
aehrutktrjk·2024-09-15 12:05

如何从大型语言模型(LLM)流式响应

引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。
aehrutktrjk·2024-09-15 12:30

LLM 进展和前进道路

它还将检查当前可用的大型语言模型（LLM），包括其架构、调优参数、企业就绪情况、系统配置等，以深入了解其训练和推理过程。这种探索将使我们能够了解该领域的进展，并评估可用于商
晨曦_子画·2024-09-15 09:44

Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版

SolarPro是最智能的LLM，经过优化可在单GPU上运行，性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。
吴脑的键客·2024-09-14 14:31

#LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification

在本章中，我们将重点探讨评估输入任务的重要性，这关乎到整个系统的质量和安全性。在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时，首先对查询类型进行分类，并以此为基础确定要使用哪些指令，具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如，在构建客户服务助手时，对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。具体来说，如果用户要求关闭其账户，那么二级指令可能是添加有
向日葵花籽儿·2024-09-14 12:16

OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具

OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。
llzwxh888·2024-09-14 11:43

使用中专API实现AI模型调用与部署

在AI技术领域，如何调用和部署大语言模型（LLM）是一个常见的需求。
llzwxh888·2024-09-14 11:42

大模型框架：vLLM

它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」，提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
m0_37559973·2024-09-14 11:41

多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。
程序员_大白·2024-09-14 11:40

使用 Apache Cassandra 实现 LLM 缓存：提升 AI 应用性能的实用指南

使用ApacheCassandra实现LLM缓存：提升AI应用性能的实用指南引言在当今的AI驱动的应用程序中，大语言模型（LLM）扮演着越来越重要的角色。
afTFODguAKBF·2024-09-14 09:58

反思的魔力：用语言的力量强化AI智能体

智能体的困境近年来，大型语言模型（LLM）在与外部环境（如游戏、编译器、API）交互的领域中大放异彩，化身为目标驱动的智能体。然而，传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师，需要大
步子哥·2024-09-14 08:52

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。
诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

RAG与LLM原理及实践(17)---Docker Redis & Python Usage

目录背景Redis环境download修改镜像RunRedisCodingpythonredisdownload基本使用描述完整代码运行结果高阶用法序列化的方式Snapshot与AOF快照（RDB）AOF（Append-OnlyFile）代码总结发布与订阅描述代码运行结果注意事项解释Transanction描述代码键空间描述开启python代码运行结果背景实际上，你会发现本专栏题目是RAG，Mil
PhoenixAI8·2024-09-13 17:49

RAG与LLM原理及实践(16)---RAG 前端技术Flask-socketIO

结合点实时数据更新与推送实时查询与响应安装使用完整案例说明后端python代码代码解释前端html代码JS代码代码解释总结背景构建RAG系统或别的系统时，如果后端采用的全Python，或者说是以python为主的系统，是很常见的一个选择，因为毕竟python对LLM
PhoenixAI8·2024-09-13 17:18

llm-universe学习小记录4--构建RAG应用

构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱
Adela0546·2024-09-13 16:43

大模型基础知识-LoRA与QLoRA

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。
破壁者-燕·2024-09-13 03:12

HippoRAG如何从大脑获取线索以改进LLM检索

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。
极道亦有道·2024-09-12 19:57

如何训练LLM自动在RAG和参数记忆之间进行选择

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。
极道亦有道·2024-09-12 19:27

增强检索增强生成模型的可靠性和可追溯性

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。
RA AI衍生者训练营·2024-09-12 18:47

LLM大模型学习：LLM大模型推理加速

文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
七七Seven～·2024-09-12 17:45

大模型书籍推荐：从头开始构建一个大型语言模型（含PDF免费）《Build a Large Language Model (From Scratch)》

在这本富有洞察力的书中，畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡（SebastianRaschka）将指导你逐步创建自己的LLM，用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。
AI女王·2024-09-12 15:58

本地部署大语言模型详细讲解

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。
程序员小羊！·2024-09-12 04:25

LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南

LLM系列(4)：通义千问7B在Swift/DeepSpeed上微调秘诀与实战陷阱避坑指南阿里云于2023年8月3日开源通义千问70亿参数模型，包括通用模型Qwen-7B以及对话模型Qwen-7B-Chat
汀、人工智能·2024-09-12 00:21

洞悉LangChain：LangChain工程化设计，从API到智能Agent的全面探索

当然也可以问一下AI：通义千问2.5：LangChain是一个开源框架，专注于简化开发者利用大型语言模型（LLM）创建应用程序的过程。这些大型语言模型，如GPT-3
汀、人工智能·2024-09-11 19:16

威斯康星大学教授的这本书把大模型（LLM）一次性讲明白了！

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。
AI小白龙*·2024-09-11 18:38

大模型算法岗，面试百问百答，7天3个offer拿到手！

1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块（这一步骤很关键，有时候也决定了模型的效果）->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
爱喝白开水a·2024-09-11 14:44

深度学习速通系列:LoRA微调是什么

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。
Ven%·2024-09-11 11:47

LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台

LLAMAFactory:简洁高效的大语言模型训练平台LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架（LLaMA,BLOOM,Mistral,百川，Qwen,ChatGLM）。
俞纬鉴Joshua·2024-09-11 08:57

DayThirteen 笔记

returna.second>b.second;//从大到小排序}intmain（）{sort(danjia,danjia+n,cmp);}记录一个求幂函数的二分算法LLbineryPow(LLa,LLb,LLm
隔壁班胡胖胖·2024-09-11 02:17

llama.cpp本地部署大模型

llama.cpp是一个C++库，用于简化LLM推理的设置，它使得在本地机器上运行大模型（GGUF格式）成为可能。
张兆坤的那些事·2024-09-11 00:00

llm在网页中的流式输出（langchain与streamlit库）

一、手动进行流式输出llm本身是支持在终端流式输出的，以ollama为例llm=Ollama(base_url="http://localhost:11434",model="qwen",callback_manager
格瑞Lxf·2024-09-10 23:22
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