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大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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最近在和一些初学大语言模型的同学们进行交流，发现他们对大模型理解存在着一些常见误区：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470820.html
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还在为学技术的时候面对一大堆教程苦恼？ 画画、剪辑、建模 ... 啥啥啥都想学 🤯 AIGC 来解决！！ 每个人都有机会当五分钟艺术家！ AIGC 究竟有多强大？ 简单用一个公式来概况 AIGC 的强大之处，就是 AIGC + 任意应用情景组合在一起，就可以生成无限的可能，诞生出巨大的
即使 RTX 3090 有着 24GB 的 RAM，使用一块 RTX 3090 依然无法 fp32 精度训练最小号的 LLaMA-6B。 估算模型所需的RAM 首先，需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的 RAM，这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置 batch_size，设置模型精度，选择微调方法和参数分布方法等
LangChain 是一个旨在简化使用大型语言模型创建应用程序的框架。作为语言模型集成框架，在这个应用场景中，LangChain 将与 Amazon DynamoDB 紧密结合，构建一个完整的基于大语言模型的聊天应用。 本次活动，我们特意邀请了亚马逊云科技数据库产品专家李君为大家线上讲解： 云
准备代码，创建环境 国内网络环境问题。你可以把requirements.txt里面的github.com替换成kgithub.com（这是一个github镜像网站） 启动 web ui（可选，易于调节参数） 首先，执行服务启动脚本： bash scripts/webui.sh 其次，访问 http://127.0.0.1:7860 ： 安装有问题
本文使用 langChain 来给大语言模型 ChatGLM-6B 外挂一个或者多个私有知识库。 原理流程图 【原图来自】https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM 从文档处理角度来看，实现流程如下 【原图来自】https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM CUDA 11.4 Ubuntu 20.04 python 3.8.10 torch 1.13.0 langchai
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目16- 基于CPU的生成式大语言模型的实战训练全流程详细讲解，模型调优与评估。该流程涵盖了数据准备、数据预处理、词表构建、模型选择与配置、模型训练、模型调优和模型评估等步骤。通过不断迭代和优化，
前言： 系统：ubuntu 18.04 显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~） （本次主要记录如何快速进行大模型的指令微调） 地址：https://github.com/Lightning-AI/lit-llama 切换到工程目录 使用pip安装依赖库 （当然，这里可能会遇到网络问题，安装不了lightning） 可使用以下方式安装： 下载lightning工程
索洛增长模型，又称新古典经济增长模型、外生经济增长模型，是在 新古典经济学框架 内所提出的著名的经济增长模型。 主要用于解释固定资本增加，对GDP 所产生的影响。 该模型假设投资的边际收益率递减，即在一定数量后生产得越多，效率越低。 模型结论：经济增长的
LLM 如火如荼地发展了大半年，各类大模型和相关框架也逐步成型，可被大家应用到业务实际中。在这个过程中，我们可能会遇到一类问题是：现有的哪些数据，如何更好地与 LLM 对接上。像是大家都在用的知识图谱，现在的图谱该如何借助大模型，发挥更大的价值呢？ 在本文
过去几个月里，我们对于大语言模型的一系列探索，如 ChatGPT 端到端实践与应用开发、LLaMA 与 ChatGLM 的微调试验、GitHub Copilot 逆向工程分析、动态上下文工程（即 LangChain）的研究，驱使着我去写一个总结，也是一个面向程序员的 LLM 指南。 也是好久没有写这个系列（程序员必
