1. 背景近几年，随着“大模型”概念的提出，深度学习模型越来越大，如何训练这些大模型成为一个亟待解决的工程问题。最初的视觉模型只有几百兆的参数量，而现在的语言模型中，动则百亿，千亿的参数量，甚至万亿的大模型也是见怪不怪。如此巨大的参数量将会消耗巨大的存储空间。如下表所示为当前大模型的参数量（以Float32计算）以及对应的存储空间。 而当前最好的nvidia GPU显卡也只有40G
摘要为了应对数字经济中数字智能的挑战，人工智能生成内容（AIGC）应运而生。AIGC使用人工智能，通过根据用户输入的关键词或要求生成内容，来辅助或取代手动内容生成。大模型算法的开发显著增强了AIGC的能力，使AIGC产品成为一种很有前途的生成工具，并为我们的生活增添了便利。作为一种上游技术，AIGC具有无限的潜力来支持不同的下游应用。重要的是要分析AIGC当前的功能和缺点，以了解如何在未来的应用中
AutoGPT目标是建立和使用 AI Agent，设定一个或多个目标，AutoGPT自动拆解成相对应的任务，并派出 Agent 执行任务直到目标达成，无需编程。
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行
最近一直在探索RAG相关的技术，并且分析了langchain和llamaindex相关技术实现，现在总结和分享一些自己的经验。RAG前沿进展我们借助下面论文中的截图，来说明目前RAG技术的进展。Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey除了在用户的输入query上做文章外，还有更多的操作是进行后处理，比如多路
首先实体类Personpackage com.henu.dao;
import java.io.Serializable;
public class Person implements Serializable{
private Integer id;
private String name;
private Integer sex;
private Integ
随着人工智能的能力，特别是大型语言模型 (LLM) 的不断发展和演变，开发人员正在寻求将 AI 功能整合到他们的应用程序中。 虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用 OpenAI 或 Cohere 提供的 API 来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。Jon Turow 和他在 Madrona 的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须
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2023-09-22 12:56:03
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在人工智能(artificial intelligence, AI)的宏伟画卷上，大模型如同绚烂的星辰，照亮了技术的未来，不仅重塑了人们对技术的认知，更在无数行业中悄然引发变革。然而，这些智能技术并非完美，也存在风险和挑战。在此，我们将揭开大模型的神秘面纱，分享其技术与特点，剖析其发展与挑战，一窥AI时代的风采。大模型例如生成式预训练(generative pre-trained transfor
实景三维模型其实就是运用数码相机或激光扫描仪对现场进行多角度环视拍摄，再利用三维实景建模软件进行处理生成的一种三维虚拟展示技术。在浏览过程中，能够对三维模型进行放大、缩小、移动等操作，同时还可以查看实景三维模型中物体的详细信息。实景三维模型可以用于面积测量、场地规划、土方量计算，还可以与实景模型进度软件对接实现对工程项目的进度分析、实景模型虚拟空间运维管理等。实景三维模型的具体应用1、多方位实景展
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,大语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而大语言模型则是
现阶段chatGPT非常火热。带动了第三方开源库：LangChain火热。它是一个在大语言模型基础上实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能的应用程序。什么是LangchainLangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 langchain的目标：最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，它主要拥有 2 个能
随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习和机器学习技术，能够处理复杂的数据和任务，极大地提高了工作效率和质量。本文将探讨大模型在不同场景中的应用，展示其在现代社会中的重要性。一、办公场景在现代办公环境中，大模型的应用正在改变传统的工作方式。智能办公系统通过文案生成、PPT美化和数据分析等功能，极大地提高了工作效率。文案生成：AI能够根据给定的主题和大纲，自
深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
应用程序模型不仅是XAF的核心，它更是XAF的最大特色，它自动收集XAF项目中的信息，用于生成不同平台的UI。由于应用程序模型在XAF中的重要性，官方文档对它的介绍比较详细建议大家带着问题去阅读应用程序模型的分层结构是什么样的，各层都包含了哪些信息，它们之间有什么区别应用程序模型有哪些存储类型，它们有什么特点，普通用户与管理员之间的存储有什么不同如何在代码中读取及修改应用程序模型的值如何通过代码对
1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的不断发展，大模型已经成为了人工智能领域中的重要研究方向之一。大模型具有强大的学习能力和战。
一、大模型发展面临的问题当前，大模型在人工智能领域的应用正日益广泛，但在处理中文文本时，却面临着多重挑战：1、中文预料相对较少，这限制了大模型在中文领域的学习和推理能力。与英文等语言相比，中文语料库的规模较小，尤其是在特定领域和场景下的高质量语料更是稀缺，这使得大模型在训练过程中难以充分捕捉到中文的复杂性和多样性。2、高质量文档解析的困难也进一步加剧了大模型在中文处理中的挑战。文档解析是自然语言处
设计原则设计模式的6大原则，单一职责原则，开放封闭原则，里式替换原则，依赖导致原则，迪米特原则和接口隔离原则。单一职责原则: 一个类只负责一个功能领域中的相应职责。高内聚，低耦合。开闭原则： 对扩展开放，对修改关闭。不修改原有的代码的情况下进行扩展。//定义了一个抽象动物类，有一个方法
public abstract class AniMal {
abstract void ObjectX()
【火炉炼AI】机器学习023-使用层次聚类算法构建模型(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )聚类的算法有很多种，前面我们讲解了k-means算法和均值漂移算法，此处我们继续讲解层次聚类算法。k-means是一种分散性聚类算法，以空间中K个点为中心进行聚类，将最靠近他们的样本收归门
