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在本地跑一个大语言模型(3) - 让模型自主使用工具
在前两篇文章里,我们已经介绍了如何在本地运行Ollama以及如何通过提供外部数据库的方式微调模型的答案。本篇文章将继续探索如何使用“函数调用(function-calling)”功能以扩展模型能力,使
大模型实战入门(一)-通过LangChain+GLM实现基于本地知识库的问答应用案例
大模型实战入门 LLM模型本身已经掌握了一定的知识。但是如果想让模型对一些“它”不了解的内容进行回复时。我们需要先要告知模型一些“额外”的内容。指导LLM执行一系列的任务
基于向量数据库与GPT3.5的通用本地知识库方案
流程 整个流程非常简单,也没有复杂的地方,相信关注GPT领域的都会看到过如上的流程。 主要就以下几个点: 将本地答案数据集,转为向量存储到向量数据 当用户输入查询的问题时,把问题转为向量然后从向量数据
ChatGPT+向量数据库搭建私有化知识库(一)
利用GPT和Milvus向量数据库,搭建一个私有化的知识库,向量数据库提供了一个很好的解决方案,紧跟大预言模型的发展步伐。
最大限度地发挥LLM的潜力:使用矢量数据库
LLMs做自然语言处理(NLP),将文本的含义表示为一个向量。这种对文本字词的表示是一种嵌入。 令牌限制:LLM提示的最大问题 目前,LLM提示的最大问题之一是令牌限制。当GPT-3发布时,提示和输出
“烧钱”的大模型:初探成本拆解与推理优化方法
编者按:大模型的成本问题一直以来是大家重点关注的问题,本文重点讨论了训练大型语言模型(LLMs)需要的成本,并简要介绍什么是LLM以及一些用于优化大模型推理表现的技术。 虽然很难准确预测LLMs未来会
如何评估大型语言模型(LLM)?
近期几乎每隔一段时间,就有新的大语言模型发布,但是当下仍然没有一个通用的标准来评估这些大型语言模型的质量,我们急需一个可靠的、综合的LLM评估框架。 本文说明了为什么我们需要一个全面的大模型评估框架
2023年LLM如何入门?请看这篇综述!丨论文解读
📕我们重点关注大型模型,同时排除早期预训练语言模型的内容,特别是,我们的调查讨论了LLM的四个重要方面,即预训练、适应调整、利用和评估。
一文看懂NLP里的分词 - Tokenization(中英文分词区别+3 大难点+3 种典型方法)
分词是 自然语言理解 - NLP 的重要步骤。 分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。 在 机器学习的文章 中讲过,机器学习之所以看上去可以解决很多复杂的问题,是因为它把这些问题都转化为了数学问题。 而 NLP 也是相同的思…
「41页PDF免费下」使用AI前需要评估的
先通过一张长图来讲解一下PDF中会涉及到的主要内容,如果想了解详情请下载PDF。PDF下载地址这个PDF要解决什么问题?人工智能被很多人当做「黑科技」,它可以做一些神奇的事情,比如:下围棋比人类厉害,