基于模型设计思想简介基于模型设计是一种流程，广泛的适用于汽车控制器开发、通信行业和半导体行业，较之传统软件开发流程而言，开发者能够更快捷、更高效地进行开发。简单来说，基于模型的设计就是根据软件的功能需求作为依据搭建模型，搭建的模型本身就是一个可执行的规格书，输入数据运行模型就可以得到模型的运行结果。模型仿真完毕，如果运行结果符合功能需求时，开发人员可以进行配置自动的生成代码。当软件的功能需求变更时
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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https://mp.weixin.qq.com/s?998c35#rd
基本原理1 Token文本变为数字2 训练3 超系数温度越高，越随机top_概率排在前?percent 让生成内容，确定性高 惩罚 越大越不重复这段代码是用于生成一个大小为 (2, 4) 的随机张量 logits，然后计算其对应的概率 scores 和概率 probs。以下是代码的详细解释：np.random.seed(42)
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2023-06-03 00:26:21
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总的来说，这一章节为我提供了使用 LLM API 进行应用开发的基础知识和方法，让我对大模型应用开发
文章目录前言1. 效果展示2. 应用设计3. 实现3.1. lac分词模型的服务化部署3.2 使用Flask构建app4. 小结 前言内容纯属个人经验，若有不当或错误之处，还请见谅，欢迎指出。文中大致介绍了，如何快捷地使用PaddleHub服务化部署一个简单的AI模型，并简单包装成一个Web应用的过程。主要工具：Flask（python的Web框架）PaddleHub（飞桨的预训练模型库）1.
今天我将由简入繁，为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。
0 prompt engineer
就是prompt工程师它的底层透视。
1 学习大模型的重要性
底层逻辑
人工智能大潮已来，不加入就可能被淘汰。就好像现在职场里谁不会用PPT和excel一样，基本上你见不到。你问任何一个人问他会不会用PPT，他都会说会用，只是说好还是不好。你除非说这个岗位跟电脑完全无关。但凡说能用上电脑的，基本上都会用excel和PPT，你不会用的基本上都被淘汰了，逻辑一样。
目前，业界一般认为基于大模型的应用集中在两个方向上：RAG 和 Agent，无论哪一种应用，设计、实现和优化能够充分利用大模型(LLM)潜力的应用都需要大量的努力和专业知识。随着开发人员开始创建日益复杂的LLM应用程序，开发流程不可避免地变得更加复杂。这种流程的潜在设计空间可能是巨大而复杂的，《如何构
原创
2023-10-23 15:41:35
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14个问题，带你上手华为云一站式AI开发平台ModelArts，实现AI应用的快速开发。
原创
2023-09-20 10:41:17
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大模型的训练和推理过程通常需要大量的计算资源，包括高性能的GPU、TPU等硬件设备以及大量的存储空间。大模型通过在大规模数据集上进行训练，能够学习到丰富的知识和特征表示，从而在未见过的数据上表现出强大的泛化能力。在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库
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
LangChain大模型应用开发指南-AI大模型衍生的新能力
上节课，我以传统应用编程设计模式和思维为入口和对比对象，介绍了LangcChain中的Chain、Agent、Callback三大核心概念，并整理了LangcChain为众多开发者内置的能力与工具。没有看过的小伙伴可以点击链接查看：
AI课程合集
今天我将为大家介绍LangChain基于AI大模型衍生的新能力，Model I/O、R
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2023-10-07 09:08:36
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百舸争流 AI存储是大模型高效训练的关键技术人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能，向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。基于多模态的预训练大模型将成为人工智能基础设施，AI 大模型是“人工智能预训练大模型”的简称，是“大算力+强算法”结合的产物。它结合了"预训练"和"大模型"的概念，具有重要的应用和影响力。这种新兴的人工智能模式正推动着 AI 的产业化进程，被视为实现通用人工智
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2023-08-25 17:02:54
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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。
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
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
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NjUxNjI3OQ==&mid=2247483850&idx=1&sn=5d9c3b96e28012e7ecd1f98f50185b39&chksm=fbc29712ccb51e0438eae255f9a998bf06ad084214d8cfc49f68f64b9f1d5fa1b7715a9
