ASPICE（汽车行业软件过程改进和能力确定）培训是一种针对汽车行业软件开发和维护过程的标准化培训。该培训旨在帮助组织提高其软件开发和维护过程的质量和效率。

介绍基于ChatGLM等大语言模型与Langchain等应用框架实现，开源、可离线部署的检索增强生成(RAG)大模型知识库项目。

【概念】RAG：通过词向量技术，将文件内容向量化后，通过语言模型以自然交流的形式得到文本相关的内容。可以形容为与文件库或知识库对话的系统。

目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五

这种方法可以实现更细致入微的数据交互，缓存所显示的响应比传统缓存更相关，也比大型语言模型（LLM）的典型响应更快。把语义缓存想象成精明的图书管理员。他们不仅知

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。

今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！

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BERT的目标是创建一种语言模型，可以理解句子中单词的上下文和含义，同时考虑到它前后出现的单词。2018年，OpenAI首次推出GPT（GenerativePre-trainedTransfor

深入探讨GPT-4：访问与使用指南随着人工智能技术的飞速发展，GPT-4作为OpenAI推出的最新语言模型，在各个领域中都展现了其强大的能力和潜力。

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。

目录一、引言二、ViLaln框架介绍总体框架概述对象估计器初始状态估计器目标估计器纠错重提示机制（CR）参考文献一、引言  随着机器人技术的不断发展，如何通过自然语言指令引导机器人执行任务成为了一个重要的研究方向。自然语言作为人与机器人互动的一种直观方式，能够帮助非技术用户轻松下达任务。然而，传统的机器人任务规划方法，尤其是符号规划方法，尽管具有较好的解释性，但在处理复杂环境时显得不够灵活。而现代

此次版本更新不仅引入了如LLM（大型语言模型）数据转换支持、增强的SQL支持和新连接器支持等多个新特性，还对现有功能进行了优化和改进，并修复了多个发现的问题。本文将详细介绍ApacheSeaTunn

这是世界上最大的类脑智能系统，利用Intel的Loihi2处理器，支持高达20千万亿次操作每秒（petaops），显著提高AI工作负载的效率和可持续性，应用于科学和工程问题解决、物流、智能城市基础设施管理和大型语言模型

LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能

这篇论文介绍了一种名为YOCO（YouOnlyCacheOnce）的新型解码器-解码器架构，专为大型语言模型设计，以提高推理效率和性能。

大模型LLM定义大模型LLM，全称LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理

来源：SuperCLUE总排行榜（2024年9月）：https://www.superclueai.com/排名（开源+闭源）排名模型机构总分理科得分文科得分Hard得分使用方式1ChatGPT-4o-latestOpenAI79.6781.578.6278.87API2Hunyuan-Turbo-Preview腾讯78.6482.7378.8674.32API3GPT-4-Turbo-2024-

它支持多种大型语言模型（LLM），包括与Ollama和OpenAI兼容的API。OpenWebUI的特点包括直观且响应式的用户界面、快速响应的性能、全面的Markdown和LaTeX支持、本地RA

3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句

在BERT之前，已经有许多预训练语言模型，如ELMO和GPT，它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而，这些模型通常基于单向的上下文信息，即只考虑文本中

AIGC技术创新：探索如何利用人工智能算法，如深度学习中的生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、基于Transformer架构的语言模型（如GPT系列）等，来高效地生成高质量的文本、图像、音频

大型语言模型（LLM）的推理通常需要使用自回归采样。它们的推理过程相当缓慢，需要逐个token地进行串行解码。生成每个标记都需要将所有参数从存储单元传输到计算单元，

摘要预训练的深度语言模型(LM)在文本检索中表现出色。基于丰富的上下文匹配信息，深度LM微调重新排序器从候选集合中找出更为关联的内容。同时，深度lm也可以用来提高搜索索引，构建更好的召回。

我们正处于一个令人激动的时代，有如此多的选择，不仅在大型语言模型方面，还有现在的文本到语音（TTS）模型。

目录大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT

4、实习项目介绍5、平时接触了哪些aigc产品6、比较chatgpt、文心一言和midjourney7、如何提升大语言模型的问答和对话质量8、对大语言模型技术方面的了解9

前言随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的不断涌现，AI辅助编程工具正在迅速普及，程序员的工作方式因此发生了深刻变革。

在今天的人工智能领域，基于对话的语言模型已成为研究的热点，尤其是像ChatGPT这样因其出色的语言理解与对话交互能力而广受关注的模型。

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋

所属的专栏：TensorFlow项目开发实战，人工智能技术主页：我们的天空一、基本介绍ChatGPT是一种高级的语言模型，能够生成类

大家有技术交流指导、论文及技术文档写作指导、项目开发合作的需求可以私信联系我LLM（大型语言模型）的训练、精调和加速是当前人工智能研究和应用中的重要话题。下面将详细介绍这些概念及其关键技术。

大语言模型的发展可以分为几个阶段，每个阶段都有其特点和发展重点。

引言随着自然语言处理技术的飞速发展，尤其是大型语言模型（LLM）的应用日益广泛，人们对于如何更高效地与这些模型交互产生了浓厚的兴趣。

自ChatGPT为代表的大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）出现以后，由于其惊人的类通用人工智能（AGI）的能力，掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。

最近，阿里云推出了最新的视觉语言模型——Qwen2-VL。作为一款先进的视觉语言模型，Qwen2-VL的发布无疑为AI领域注入了新的活力。那么，这款模型有哪些特别之处？它的实用性又如何呢？

与此同时，人工智能（AI）技术，尤其是大规模语言模型的进步，为应用程序赋予了前所未有的智能化能力。然而，单靠低代码或AI技术

业界首个生成式AI测试平台前言简介1.注册2.生成测试自动化代码3.运行测试4.查看报告5.使用AI添加场景总结前言生成式人工智能软件测试初创公司BlinqIO打造了业界首个生成式AI测试平台，由专有的大型语言模型提供支持

嘿，你知道RNNLM和传统语言模型有啥不一样吗？传统语言模型就像个记性不太好的小伙伴。比如那种n-gram语言模型，它只能记住前面几个词，再多就不行啦，就像脑袋里的小抽屉只能装那么点东西。

二阶信息问题：修改大型语言模型的机器学习摘要1引言2前言3LLM的遗忘4实验设置5实验结果6意外记忆的遗忘7DP-SGD和遗忘8相关工作9讨论10局限性和未来工作11结论摘要随着大型语言模型（LLM）的

Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型（LargeVisionLanguageModel,LVLM）。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。

困惑度的定义困惑度(Perplexity)是衡量语言模型好坏的一个常用指标。

使用Petals和LangChain运行大型语言模型：入门指南引言在人工智能和自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）的应用日益广泛。然而，运行这些模型通常需要强大的硬件资源。

为了更好地适应vision语言模型，使用功能适配器，而不是快速调整1.ClassifierWeightGeneration

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型如GPT-3、BERT等逐渐成为AI研究和应用的热点。而在中国，百度推出的文心一言（ERNIEBot）也逐渐崭露头角，成为众多开发者关注的焦点。

CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG，这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术，极大地提升了大型语言模型（LLMs）在复杂查询中的表现。

人工智能相关学习资源https://github.com/luban-agi/Awesome-AIGC-Tutorialshttps://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Modelshttps://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guidehttps://github.com/Vi

当前最新的技术动态，如大型语言模型和深度学习技术的发展，展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力，成为推动创新和提升竞争力的关键。

在这些进步中,大语言模型(LLM)已成为一个强大的工具,在理解上下文、处理海量数据以及生成类人文本方面表现出色。将LLM应用于金融领域有望改变传统实践,推动创新,并在各种金融任务中开创新的机遇。