文章目录key words:介绍**MMU****物理地址**线性地址虚拟内存逻辑地址内存管理内存及寻址地址变换地址变换分段机制分页机制启用分页机制实现线性地址到物理地址转换的过程分页机制和分段机制的不同页表结构两级页表结构不存在的页表页表项格式虚拟存储任务之间的保护 和 特权级保护 key words:物理地址: 内存单元所看到的地址，机器内主存的地址，包括RAM和ROM逻辑地址: cpu生成
系列文章目录LLVM系列第一章：编译LLVM源码LLVM系列第二章：模块ModuleLLVM系列第三章：函数FunctionLLVM系列第四章：逻辑代码块BlockLLVM系列第五章：全局变量Global VariableLLVM系列第六章：函数返回值ReturnLLVM系列第七章：函数参数Function ArgumentsLLVM系列第八章：算术运算语句Arithmetic Statement
介绍部分使用ChatGPT查询得到……LLM是啥？NLP中的LLM大模型（Large Language Model）是指能够处理海量文本数据和生成高质量语言表达能力的大型神经语言模型。通常，LLM大模型会使用海量的训练数据和深度学习神经网络来学习文本数据的规律，并生成基于统计的语言表达。目前，常见的LLM大模型包括GPT-3/4、BERT、Transformer、ELMo等。这些模型已经在自然语言
原创
2023-07-05 11:07:14
252阅读
文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
文章目录一、什么是LLM二、LLM从海量文本中学习到了什么？三、LLM的知识到底存储到了网络中的什么地方四、如何修改LLM中的某些知识？五、如何平衡训练数据量、模型参数、增加epoch的关系六、思维链promting是啥七、代码预训练增强LLM推理能力八、各种大模型评测排行榜网站九、预训练数据集概览十、InstructGPT模型微调数据集十一、指令微调数据集格式十二、训练数据准备阶段参考文档 一
主要的记忆组件ConversationBufferMemory这个记忆组件允许储存对话的消息，并且可以把消息抽取到一个变量。ConversationBufferWindowMemory这个记忆会保持K轮对话的列表。只保存最近的K轮对话。旧对话会清除。ConversationTokenBufferMemory这个记忆组件跟ConversationBufferWindowMemory差不多，同样把旧对
原创
2023-10-22 19:02:41
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# 如何实现 "AIGC NLP LLM"
## 概述
在本文中，我将教会你如何实现 "AIGC NLP LLM"。这是一个涉及人工智能、自然语言处理和深度学习的项目。作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。让我们开始吧！
## 实施步骤
以下是实施 "AIGC NLP LLM" 的步骤概述。我们将详细介绍每个步骤以及所需的代码。
| 步骤 | 描
# AIGC NLP LLM: 自然语言处理的新一代模型
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的重要研究方向，旨在让计算机能够理解和处理人类语言。近年来，深度学习的快速发展为NLP带来了新的突破，其中一种被广泛应用的模型是AIGC NLP LLM。本文将介绍AIGC NLP LLM的基本原理、代码实现以及其在NLP任务中的应用。
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@[TOC](Logstash+MQ 日志采集)需求场景logback+MQ+Logstash采集多台服务（下文用生产端代替）的日志数据，汇总到一台服务器（下文用消费端代替）中。实现1.RabbitMQ 将日志消息发布到mq，消费端获取消息。
2.Logstash 收集日志数据。放在消费端，接收mq消息，文件形式输出到本地。服务环境1.windows环境
2 .mq（环境模拟）
原创
2022-11-27 21:23:01
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与LLM推理机制中严格硬编码工具调用的固定实践流程相反，以代码为中心的范式允许LLM动态生成tokens，并使用可
reference:https://github.com/abacaj/code-evalLMSYS Orghttps://github.com/THUDM/CodeGeeX2WizardLM/WizardLM-30B-V1.0 · Hugging
# PyTorch LLM GPU
## 引言
深度学习已经成为现代人工智能领域的重要组成部分。为了高效地训练和推断深度神经网络模型，使用图形处理器（GPU）可以显著加快计算速度。本文将介绍如何在PyTorch中使用GPU进行加速，并提供一些示例代码。
## 什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络模型。PyTorch的一个重要
预训练的大型语言模型（LLMs）目前是解决绝大多数自然语言处理任务的最新技术。尽管许多实际应用仍然需要微调以达到令人满意的性能水平，但许多应用处于低数据量状态，这使得微调变得具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了LLM2LLM，这是一种针对性和迭代式的数据增强策略，它使用教师LLM通过增加可用于特定任务微调的数据来增强小型种子数据集。
本文对国内外公司、科研机构等组织开源的 LLM 进行了全面的整理。Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，试题等，资料免费分享！
【LLM】LLMs 和 SQL 【LLM】LangChain 代理和大型语言模型 【LLM】LangChain Ty
原创
2023-05-20 09:06:29
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1. 提示词设计提示词设计是应用LLM的重要起点。设计有效的提示词可以显著提升模型的性能，但这不仅仅是几句话的问题，而是需要结合大量的工程工作。充分利用基本提示技巧：n-shot 提示：通过提供一些示例来展示任务要求，引导模型输出符合预期的结果。示例应具有代表性，n 值通常不小于5。链式思维（CoT）：让LLM解释其思维过程。可以通过添加短语“让我们一步一步思考”来引导模型逐步推理。提供相关资源：
实现"llm agi aigc nlp"的流程：
步骤 | 说明
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1. llm | 这个步骤需要实现一个llm功能，即语言模型的训练和预测。语言模型可以用来生成文本或者预测下一个词语。
2. agi | 在这一步中，我们需要实现一个agi功能，即通用智能。这一步可以使用深度强化学习模型来实现，让机器能够自主学习和决策。
3. aigc | 这一步需要实现一个aig
1. 简介 随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降 维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。文本摘要按照输入类型可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要，多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从
LLM微调最费机器，所以也是知识点最多的地方，比如详解各种PEFT方法、LoRA、QLoRA（两种量化、Page Optimizer等）、RL
