基于llama3的开源参数，详细介绍从0构造Transformer文本生成模型的过程。
编者按： 目前，LLMs 在机器翻译、文本生成、多轮问答等任务上已表现得非常出色了。人们开始思考它们是否也可以用于数据标注工作。数据标注是训练和评估各种机器学习模型的基础，一直是一项昂贵且耗时的工作。是否能够借助 LLMs 的强大能力来为数据标注流程降本增效呢？本文深入探讨了这一问题。本文作者从业界最新研究入手，全面评估了 LLMs 在数据标注领域的应用前景。文章指出，在某些场景下使用 LLMs
编者按： 当前大热的大语言模型和检索增强生成模型，虽然在语言理解和内容生成方面取得了突破性的进展，但仍然存在诸多限制。它们缺乏根据目标导引行为、持续学习和与环境交互的能力，难以应对复杂多变的现实场景需求。今天为大家带来的这篇文章，作者的观点是人工智能领域正朝着开发更智能、更自主的 AI Agent 系统迈进，这将彻底改变我们使用人工智能的方式。作者相信人工智能的未来必将呈现出更智能、更自主的 AI
该章节呢，我们主要是看一下关于国内外主流的大语言模型，通过它们都具备哪些特点，来达成对多模型有一个清晰的认知。对于 "多模型" 的 "多" ，大家一定要有个概念，很多小伙伴只知道 "ChatGPT" ，或者是只知道国内的一些大模型，对国外的大模型不是特别了解，所以该章节就提炼总结一下。
这一章节呢，我们主要学习的是AI大模型相关的一些背景和基础知识。大家可以看到这一章节的标题是 "5分钟速通大模型（LLM）发展与基础知识" ，标题名字倒是挺唬人的，相较于唬人的标题，大家肯定更关心的是接下来一段时间主要讲哪些内容呢？
首先，要请大家理解的是，由于内容篇幅大、涉及的知识面和方向也挺多的，所以接下来会有以下几个章节内容。第一个就是带领大家了解一下大语言模型的快速发展，接着会为大家介绍一下国内主要的 LLM 的特点，以及AIGC整个产业的拆解，包括一下专业的常见名词，最后会和大家讲一下应用开发者在目前这样一个大背景下的机会，最后就是实战部分 Agent智能体 的项目，针对这个项目做需求分析和技术选型相关的工作，这是这一大章节的主要内容，先来看一下大语言模型的发展一览吧。
编者按： 大语言模型拥有令人惊叹的语言理解和生成能力，却也存在自主决策、与外部系统交互等方面的不足。函数调用（Function Calling）技术的出现，正是为解决这一难题而生的创新方案，它赋予了大语言模型更强的自主能力和与外部世界连接的能力，成为实现真正智能自主 Agent 的关键一环。本期我们精心为各位读者伙伴呈现一篇详实的搭建技术教程，全面介绍了如何利用函数调用技术构建
5月14日，Openai发布了全新的GPT-4o模型，这个模型不仅智力相较于原先的GPT4大幅提升，还增强了多模态能力，能够实现与真人之间的视频通话，通话延迟小于30毫秒。除了升级之外，这个模型居然免费了！向所有用户开放，免费用户每三小时能用十次，GPT4用户则没有这个限制，今天我就用一篇文章教会你如何使用。首先我们要有一个微软outlook账号用于登录GPT打开outlook官网选择创建免费账户
最近Meta新出炉的Llama 3已经成为AI领域的热门话题，这一系列开源大语言模型（LLM）拥有8B和70B两种参数规模，适用于预训练和各种任务的微调。无论你是否用于开发问答系统、文档检索、聊天机器人开发，或是其他LLM相关应用，Llama 3都能满足你的需求。
最新推出的Llama3，作为当前性能最强的开源基础大模型，非常适用于自然语言处理、机器翻译、文本生成、问答系统、聊天机器人等多种应用场景。通过微调这一技术，基础大模型如Llama3即使原生不支持中文，也能增加对中文的支持。本教程将展示如何使用LooPIN提供的GPU算力，从零开始为大模型添加新的训练素材，拓展其在原有能力基础上的新可能性。
编者按： 目前，检索增强生成（RAG）系统成为了将海量知识赋能于大模型的关键技术之一。然而,如何高效地处理半结构化和非结构化数据，尤其是文档中的表格数据，仍然是 RAG 系统面临的一大难题。本文作者针对这一痛点，提出了一种处理表格数据的新颖解决方案。作者首先系统性地梳理了RAG系统中表格处理的核心技术，包括表格解析、索引结构设计等，并评述了现有的一些开源解决方案。在此基础上，作
编者按：当前，大语言模型已经成为自然语言处理领域的热点。LLMs 是否真的“智能”？它们又为我们带来了哪些启发？针对这些问题，Darveen Vijayan 为我们带来了这篇引人深思的文章。作者主要阐释了两个观点：第一，LLMs应被视为一种文字计算器，它通过预测下一个词来工作，当前阶段还不应被归为“智能”。第二，尽管LLMs 目前存在局限，但它们为我们提供了反思人类智能本质的契机。我们应保持开放的
novel 是一个类似 Notion 风格的所见即所得编辑器，具有 AI 助力自动补全功能。 * 支持 Notion 风格的 WYSIWYG 编辑 * 基于 AI 的自动补全功能
这个代码库包含了 500 多个涵盖了计算机视觉、自然语言处理等多个领域的 AI、机器学习、深度学习项目。持续更新并欢迎贡献者提交新项目或修复链接问题，同时提供各种实际应用场景下的示例代码和资源。如果你
编者按： 大模型的出现为构建更智能、更复杂的人工智能系统带来了新的契机。然而，单一的大模型难以应对现实世界中错综复杂的问题，需要与其他模块相结合，构建出复合人工智能系统（Compound AI Systems）。本文作者深耕人工智能领域多年，洞见独到。文中系统性地介绍了四种常见的 Compound AI Systems 部署模式：RAG 系统、Conversational AI 系统、Multi-
Ollama on LinuxInstall-autoInstall Ollama running this one-liner:curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | shManual installDownload the ollama binarysudo curl -L https://ollama.com/download
编者按：在现实生活中，普通用户很难编写合适的提示词（prompt）来指示 LLM 完成期望任务。用户提出的 queries 往往存在词汇不准确、缺乏语义信息等问题，导致 LLM 难以理解并生成相关的模型响应。因此，如何优化 queries ，增强 LLM 对各类 query 信息
DeepFaceLive 是一个用于 PC 实时流媒体或视频通话的人脸换装工具。 - 可以使用训练好的人脸模型从网络摄像头或视频中交换
plandex 是一个用于复杂任务的 AI 编码引擎。使用长时间运行的代理完成跨多个文件且需要多个步骤的任务，将大型任务分解为
尽享 AI 技术魔法，upscayl 免费开源 AI 图像放大器，让你的低分辨率图像焕然一新！跨平台支持，Linux 优先，放大图像不损失质量，让你的图像处理更加轻松便捷！
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 是一个基于 VITS 的简单易用的变声框架。
编者按：在 RAG (Retrieval Augmented Generation) 系统中，将文本数据高效地划分成相对独立且富有语义信息的数据块（chunks）是一项较为关键的任务。基于规则的传统数据分块方法存在一些问题，因此探讨基于文本内在语义信息的数据分块方法非常必要。在这篇文章中，作者深入探讨了三种基于文本内在语义信息的数据分块方法：基于嵌入的方法、基于模型的
litellm 是一个使用 OpenAI 格式调用所有 LLM API 的工具。它支持 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic 等 100 多种 LLMs，提供企业
Real-ESRGAN 项目旨在开发实用的图像/视频恢复算法，提供动漫视频小模型和动漫插图模型，支持在线 Colab 演示和跨平台可执行文件，实现了真实世界盲目超分辨率训练，支持纯合成数据微调，集成了
LangChain 是一个用于构建 LLMs 应用程序的库，它提供了统一的开发平台，帮助开发者快速部署 LangChain 应用程序到生产环境。LangChain 的主要功能包括管理 prompt、处
LLaMA 2 是一个开源项目，用于加载 LLaMA 模型并进行推理。它提供了预训练和微调后的 LLaMA 语言模型的权重和起始代码，模型参数范围从 7B 到 70B。它支持多种规模的语言模型，最长支
云端大模型对接编程积木，创造更多可能性。
实战分享借助大模型用语音控制电梯
阿里巴巴最近开源了一个320亿参数的大语言模型Qwen1.5-32B，网上都说很强很强，那么它到底强在哪里呢？ 更高的性价比 Q
本文给大家分享一个将模糊图片还原为照片级高清图像的AI项目：SUPIR。这个项目以尖端的大规模人工智能革新图像恢复技术，通过文本驱每张图像全新的生命力。