AIGC：LLM大型语言模型是怎么交流的？ ———分词
前言 今天我们来聊聊什么是LLM，LLM又是怎么交流的呢？ 准备工作： Google 账号 Google Colab 网址为 colab.research.google.com/。 通过 Google Colab，用户可以创建和共享Jupyter笔记本，运行Python代码，访问云端计算资源，以及使用大量开源机器学习框架和库，而无需...
LLaMA-Factory：大语言模型微调框架 | AIGC
LLaMA-Factory：大语言模型微调框架 一、功能特点 LLaMA-Factory 是一个国内北航开源的低代码大模型训练框架，专为大型语言模型（LLMs）的微调而设计。其主要功能特点包括： 高效且低成本：能够高效且低成本地支持对100多个模型进行微调，简化了模型微调的过程。 易于访问和使用：提供了友好的用户界面，用户无需编写代码即可轻松定制和微调LLMs。 丰富的数据集选...
介绍一个大语言模型的微调框架Swift | AIGC
介绍一个大语言模型的微调框架Swift 一、什么微调finetune 在大语言模型中，微调（Fine-tuning）是一种重要的技术，用于提升模型在特定任务或领域上的性能。微调（Fine-tuning）是指在已经预训练好的大语言模型基础上，使用特定领域或任务的数据集进行进一步的训练，使模型能够更好地适应并完成该领域或任务的具体要求。预训练的大语言模型通常在大规模通用语料库上进行训练，学习了语...
「AIGC」如何理解大语言模型
一、Transformer模型 Transformer模型是一种基于自注意力机制的架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attention Is All You Need》中首次提出。它主要用于处理序列到序列的任务，如机器翻译、文本摘要等。 案例：机器翻译假设我们想将英文句子 "The quick brown fox" 翻译成法...
【AIGC】大型语言模型在人工智能规划领域模型生成中的探索
一、引言 随着人工智能技术的迅猛发展，规划系统成为了智能决策和自动化任务执行的核心。然而，在人工智能规划领域中，开发领域模型一直是一项繁重且复杂的工作，需要专家级的人工劳动。如何降低这一过程的复杂性，提高规划实现的效率，成为了业界关注的焦点。近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力引发了人们对于其在人工智能规划领域应用的期待。 ...
【AIGC】探索大语言模型中的词元化技术机器应用实例
随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理领域也取得了长足的进步。其中，大语言模型的崛起为文本处理带来了革命性的变化。而在这背后，词元化技术扮演着至关重要的角色。本文将深入探讨词元化技术的原理、应用实例以及其在当前科技热点中的体现，并通过实例和代码展示其在实际项目中的应用效果。 一、词元化技术的原理与重要性 词元化（Tokenization）作为大语言模型预训练数据准备的...
【AIGC】英语小助手Lingo：基于大语言模型的学习英语小帮手
[toc] 英语已成为交流的通用语言，但许多人都在努力学习它，尤其是非母语人士。Lingo是一款由人工智能驱动的英语学习应用程序。Lingo 提供基本的英语课程和高级功能，以帮助用户提高他们的语言技能。 一、功能 学习：Lingo 的学习功能可帮助新学习者快速有效地掌握基础知识。无论您是刚刚开始您的旅程还是希望提高您的技能，我们的学习功能都为您提供了坚实的基础。 对象：借助 L...
【AIGC】基于大语言模型构建多语种聊天机器人（基于Bloom大语言模型）
[toc] ChatGPT 是多语言的，但是，它不会产生与用英语查询它相同的高性能。同时，对于非英语人士来说，这可能也是障碍，原因有二： 有效提示词当英语不是你的第一语言时，生成完全表达你意思的切中要害的问题可能很困难，而且 ChatGPT 或其他语言模型对你的要求感到困惑的情况并不...
【AIGC】基于检索增强技术（RAG）构建大语言模型（LLM）应用程序
[toc] 在之前的博客文章中，我们已经描述了嵌入是如何工作的，以及RAG技术是什么。本节我们我们将使用 LangChain 库以及 RAG 和嵌入技术在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。 我们将使用 LangChain 库在 Python 中构建一个简单的 LLM 应用程序。LangChain是一个流行的库，它使构建这样的应用程序变...
开源一个整合了AIGC大语言模型的SpringBoot智慧医药系统
前言 哈喽兄弟们，好久不见哦～ 最近整理了一下之前写过的一些小项目/毕业设计。发现还是有很多存货的，虽然这些项目普遍都写的比较简单，但想一想既然放在电脑里面也吃灰，那么还不如开源分享出去，没准还可以帮助到一些小白新手。 ...
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