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Reference：LangChain 实战课 之前的内容讲了提示工程的原理以及 LangChain 中的具体使用方式。今天，我们来着重讨论 Model I/O 中的第二个子模块，LLM。 让我们带着下面的问题来开始这一节课的学习。大语言模型，不止 ChatGPT 一种。调用 OpenAI 的 API，当然方便且高效，不过，如果我
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师 法国科学院数据算法博士/曾任猪八戒大数据科学家/曾任马上消费金融风控负责人 2023年，以ChatGPT为代表的接近人类水平的对话机器人，AIGC不断刷爆网络，其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼。学术界和产业界也都形成共识
a) Andrej Karpathy 的 - 大型语言模型简介：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g 该视频对 LLMs 进行了一般性和高级的介绍，涵盖推理、缩放、微调、安全问题和提示注入等主题。 b) Nvidia 的生成式 AI 介绍：Course Detail | NVIDIA 注意： 本课程需要您先登录 nvidia，然后才能看到详细信息。
LangChain+ChatGLM大模型应用落地实践（一） LLaMa模型GitHub地址 添加LLaMa模型配置 在Langchain-ChatGLM/configs/model_config.py中llm_model_dict添加 启用LLaMa模型 进入Web UI选择LLaMa模型 LLAMA-7B（中文提问当作翻译回答了…看来训练的中文语料不太行，但是英文也算是答对了） 具体为什么LLaMa为什
现在您可以在计算机本地运行 ChatGPT 和 LLaMA-2。Meta刚刚发布了这个拥有700亿参数的模型，比任何其他Open模型都要好，甚至击败了Falcon 40B！ 为此，您需要打开终端，转到项目文件夹，然后 git clone llama.cpp 项目 现在进入该文件夹并使用 make 构建项目： 然后您需要从 Meta 网站请
目录 前言 1.通用人工智能 1.1 生物学分析 1.2具身智能 1.2.1当前的人工智能的局限 1.2.2 具身智能实现的基础 1.2.3 强化学习（决策大模型） 2.结论 往期文章 参考文献 目前的人工智能实质上只是强人工智能，或者说单个领域的通用人工智能。比方说Chatgpt它属于自然语言
本文是我人工智能概论的课程大作业实践应用报告，可供各位同学参考，内容写的及其水，部分也借助了gpt自动生成，排版等也基本做好，大家可以参照。如果有需要word版的可以私信我，或者在评论区留下邮箱，我会逐个发给。word版是我最后提交的，已经调整统一了全文格
本文的文档助手就是：我们上传一个文档，然后在对话框中输入问题，大模型会把问题的答案返回。 先下载代码到本地 LangChain调用llama模型的示例代码：https://github.com/afaqueumer/DocQA（代码不是本人写的，尊重原创） 环境安装 如果没反应可能是缺少环境，打开控制台手动执行
在过去的几个月里，大型语言模型(llm)获得了极大的关注，这些模型创造了令人兴奋的前景，特别是对于从事聊天机器人、个人助理和内容创作的开发人员。 大型语言模型(llm)是指能够生成与人类语言非常相似的文本并以自然方式理解提示的机器学习模型。这些模型使用广泛
1）环境准备 ①安装OpenAI库 附加 安装来源 ②生成API key ③设定本地的环境变量 ④代码的准备工作 ⑤在代码运用prompt（简单提问和返回） 2）交互代码的参数备注 temperature：随机性（从0到2可以调节，回答天马行空变化大可以选2） model：跟什么类型的model互动 role：（定义交互
