langchain模型 教授chatgpt
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （175）-- 算法导论13.3 4题
四、用go语言，Teach 教授担心 RB-INSERT-FIXUP可能将 T.nil.color 设为 RED，这时，当 z 为根时第1行的测试就不会让循环终止。通过讨论 RB-INSERT-FIXUP永远不会将 T.nil.color 设置为 RED，来说明这位教授的担心是没有必要的。 文心一言 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
软件测试/人工智能/全日制测试开发|利用ChatGPT自动生成自动化测试脚本
自动化测试是软件测试过程中不可或缺的一部分，它能够提高测试效率，减少测试成本，保障软件质量。然而，编写和维护自动化测试脚本仍然是一个具有挑战性的任务，需要花费大量的时间和精力。学会借助ChatGPT自动生成自动化测试脚本，就可以减少编写自动化脚本的工作量，提高测试效率。 如何借助ChatGPT自动生 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
郑强教授的语录
1、我们漠视历史的价值，总以为楼宇越新越好，但你到法国市中心看看，几乎没有什么新建筑，他们以历史积淀为自豪，而我们以不断地拆楼建楼来折腾自己。 2、教育的本职不是谋生，而是唤起兴趣，鼓舞精神。靠教育来谋生和发达也是可以的，却被我们过度重视了。 3、大家都在嘲笑俄罗斯，但我知道俄罗斯将来一定会发达，因 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
TypeChat、JSONSchemaChat实战 - 让ChatGPT更听你的话
TypeChat 用一句话概括，就是用了它你可以让大语言模型（比如 ChatGPT）将自然语言转换成特定类型的 JSON 数据。 我们在使用 ChatGPT 的时候，大致流程如下： 假如我们需要 ChatGPT 按照我们输入的 prompt，输出指定格式的 JSON 数据，我们在 prompt 里将 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
星型模型&雪花模型
数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
中国用户福音：chatgpt中国免费网页版使用攻略
ChatGPT是一个基于人工智能的语言生成模型，可以通过自然语言处理技术与用户进行交流。在中国，想要免费使用ChatGPT网页版，可以通过以下步骤操作： 访问ChatGPT的官方网站，或者搜索引擎中输入“ChatGPT”找到相应的链接。 在网页上找到注册或登录入口，按照提示完成账号的注册和登录操作。 ......
CHATGPT试用报告：体验前沿科技的力量
CHATGPT是一个基于自然语言处理技术的聊天机器人，它可以通过学习海量的文本数据来模仿人类的对话方式。在试用过程中，CHATGPT展现出了十分出色的语言理解和应答能力，能够根据用户的输入提供准确且连贯的回复。特别值得一提的是，它在进行多轮对话时仍能保持话题的一致性，与人类交流的体验非常接近。 此外 ......
CHATGPT4革新登场：人工智能新里程碑
CHATGPT4是最新一代的人工智能语言模型，相较于前辈模型如CHATGPT3，它在多个维度上都有显著提升。CHATGPT4拥有更强大的理解和生成语言的能力，可以处理更复杂的对话和文本任务。其训练数据量巨大，覆盖面广，使得模型能够更好地理解和生成各种语言风格和主题的内容。 此外，CHATGPT4在多 ......
如何创建CHATGPT账号：简单快捷的指导手册
要创建CHATGPT账号，请按照以下步骤操作： 访问CHATGPT官方网站。 点击“注册”按钮。 输入您的电子邮件地址和密码。 阅读并同意用户协议和隐私政策。 点击“创建账户”。 您将收到一封确认电子邮件，点击其中的链接来激活您的账户。 登录您的账户，开始使用CHATGPT服务。 确保您使用的电子邮 ......
chatgpt中文在线功能详解：实时智能对话无障碍
ChatGPT中文在线功能是一个基于人工智能的对话系统，可以实现实时智能交流。用户通过输入文字信息，系统会即时生成回复，提供相关信息或解答疑问。这一功能无需下载安装任何软件，直接通过网络浏览器访问即可使用。 该功能支持多种类型的对话场景，包括但不限于日常闲聊、知识问答、技术支持、购物咨询等。系统采用 ......
AI_NLP以及SAM的理解-分割模型
机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
用一张图片测试几个大模型的看图理解，文心一言表现不佳，通义千问了解最到位！
样图如下： 用上面的图片，在几个主流的AI大模型中进行识别理解，最终的理解各有不同。 不过最让我意外的是 文心一言 居然理解的最不到位！ 下图是文心一言的看图理解： 下图是通义千问的看图理解： 下图是讯飞星火的看图理解： 大家觉得哪一个理解的最到位？？？？？ ......
使用docker搭建deepspeed多机多卡分布式微调大模型环境
前置环境：两台可以互通的centos服务器（服务器1、服务器2），docker，NVIDIA驱动 docker创建overlay共享网络 1）选用服务器1作为manage节点进行初始化，执行docker swarm init Swarm initialized: current node (ly4d ......
公共仓库元模型(CWM)（转）
转自：https://www.jianshu.com/p/21207b50084a 一、什么是CWM？ 在我们学习一个新东西时，首先得弄懂明白它是用来干什么的？然后通过实例与理论交错学习，CWM——Common Warehouse Metamodel, 很明显翻译过来时公共仓库元模型，CWM的提出主 ......
Atlas关系型数据库元数据模型
[ { "category": "ENTITY", "guid": "00b4a314-1185-4cd4-84e9-20275990d58d", "createdBy": "hadoop", "updatedBy": "hadoop", "createTime": 1615973091411, " ......
机器学习周刊 第4期：动手实战人工智能、计算机科学热门论文、免费的基于ChatGPT API的安卓端语音助手、每日数学、检索增强 (RAG) 生成技术综述
LLM开发者必读论文：检索增强（RAG）生成技术综述！ 目录： 1、动手实战人工智能 Hands-on Al 2、huggingface的NLP、深度强化学习、语音课 3、Awesome Jupyter 4、计算机科学热门论文 5、LLM开发者必读论文:检索增强 (RAG) 生成技术综述 6、App ......
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （174）-- 算法导论13.3 3题
三、用go语言，假设图13-5 和图13-6 中子α、β、γ、δ和ε的黑高都是k。给每张图中的每个结点标上黑高，以验证图中所示的转换能保持性质 5。 文心一言： 在Go语言中，你可以通过以下步骤来为图13-5和图13-6中的每个节点分配黑高，以验证性质5。首先，我们需要定义一个结构体来表示图中的节点 ......
使用知识图谱提高RAG的能力，减少大模型幻觉
在使用大型语言模型(llm)时，幻觉是一个常见的问题。LLM生成流畅连贯的文本，但往往生成不准确或不一致的信息。防止LLM产生幻觉的方法之一是使用提供事实信息的外部知识来源，如数据库或知识图谱。 向量数据库和知识图谱 向量数据库 向量数据库是表示实体或概念(如单词、短语或文档)的高维向量的集合。数据 ......
三维模型的几何坐标纠正应用探讨
三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......