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Recommendation as Instruction Following: A Large Language Model Empowered Recommendation Approach
目录概InstructRecInstruction Generation Zhang J., Xie R., Hou Y., Zhao W. X., Lin L., Wen J. Recommendation as instruction following: a large language mo ......
什么是 Web 开发的 Server Side Model
在 Web 开发中，"Server-Side Model" 是指在服务器端进行数据处理和运算的模型。这种模型的主要优点是可以处理大量数据，同时也可以利用服务器的强大计算能力。与客户端模型（如 JavaScript 中的 MVC 模型）相比，服务器端模型可以更好地保护数据和算法，因为它们不会被发送到客 ......
遥遥领先GPT-4！谷歌最强AI大模型Gemini 1.0发布
在5月举行的开发者大会上，谷歌首次透露其正在开发的AI大模型Gemini，时隔7个月，Gemini终于来了。 据谷歌官方公众号消息，谷歌日前正式发布Gemini 1.0，这是谷歌迄今为止构建的最强大、最通用、最灵活的模型。 据介绍，针对不同场景，谷歌发布了三种不同版本： Gemini Ultra：谷 ......
语言模型：GPT与HuggingFace的应用
本文分享自华为云社区《大语言模型底层原理你都知道吗？大语言模型底层架构之二GPT实现》，作者：码上开花_Lancer 。 受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型微调的范式影响，自然语言处理领域基于预训练语言 ......
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations
A Novel Approach Based on Bipartite Network Recommendation and KATZ Model to Predict Potential Micro-Disease Associations Shiru Li 1, Minzhu Xie 1, Xi ......
GMMSeg: Gaussian Mixture based Generative Semantic Segmentation Models
前置知识：【EM算法深度解析 - CSDN App】http://t.csdnimg.cn/r6TXM Motivation 目前的语义分割通常采用判别式分类器，然而这存在三个问题：这种方式仅仅学习了决策边界，而没有对数据分布进行建模；每个类仅学习一个向量，没有考虑到类内差异；OOD数据效果不好。生 ......
Databend 如何利用 GPT-4 进行质量保证
背景 在数据库行业，质量是核心要素。 Databend 的应用场景广泛，特别是在金融相关领域，其查询结果的准确性对用户至关重要。因此，在快速迭代的过程中，如何确保产品质量，成为我们面临的重大挑战。 随着 Databend 开源社区的快速发展，新功能的持续增加和现有功能的优化提出了新的测试挑战。我们致 ......
models补充
一、字段 1.字段列表 1 AutoField(Field) 2 - int自增列，必须填入参数 primary_key=True 3 4 BigAutoField(AutoField) 5 - bigint自增列，必须填入参数 primary_key=True 6 7 注：当model中如果没有自 ......
models简略总结
models.py文件 1 from django.db import models 2 3 # Create your models here. 4 5 class Classes(models.Model): 6 """ 7 班级表 8 """ 9 name = models.CharField ......
百度曾出价 8500 万挖“AI 教父”被拒；GPT-3.5 图灵测试中败给上世纪 AI丨 RTE 开发者日报 Vol.99
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
Langchain-Chatchat+Qwen实现本地知识库
1.基础介绍 Langchain-Chatchat一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。大致过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量 ......
SPSS modeler利用类神经网络对茅台股价涨跌幅度进行预测
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34459 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Xu Zhang 数据变得越来越重要，其核心应用“预测”也成为各个行业以及产业变革的重要力量。对于股市来说，用人工智能来对股价进行预测成为量化投资的一个重要手段。本项目帮助客户运用powerBI获取 ......
LangChain调用本地模型
学习LangChain参考 https://python.langchain.com.cn/docs/get_started/quickstart 调用本地下载的模型参考 https://blog.csdn.net/qq_43692950/article/details/131743987 在Jup ......
自行搭建GPT
openai-hk.com 打开控制台，复制出key 然后服务器安装docker，运行下面的命令，根据实际情况修改 docker run -d -p 10010:3000 -e OPENAI_API_KEY=hk-这里填你的key，hk打头的那个 -e CODE=这里填你的页面访问密码，防止盗刷to ......
使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库（二）
大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在的知 ......
Python报错：WARNING conda.models.version:get_matcher(542): Using .* with relational operator is superfluous and deprecated and will be removed in a future version of conda.
参考： https://blog.csdn.net/weixin_45685859/article/details/132916216 报错： [23:59:14](pytorch) devil@OMEN:~$ [23:59:14](pytorch) deviconda install pytorc ......
执行SQL 获取一个Model 集合 List<Model>
/// <summary> /// 获取最新的24条数据 /// </summary> /// <returns></returns> public List<WeldResultModel> GetListByLase24() { var sql = @"SELECT TOP 24 * FROM ......
MySQL Model SQL
USE INFORMATION_SCHEMA; SELECT CONCAT( '/// <summary>\r\n/// ', COLUMN_COMMENT, '\r\n/// </summary>\r\npublic ', CASE DATA_TYPE WHEN 'bigint' THEN IF( ......
ENTROFORMER: A TRANSFORMER-BASED ENTROPY MODEL基于transformer的熵模型
目录简介模型核心代码性能实验 简介 \(\quad\)由于cnn在捕获全局依赖关系方面效率低，因此该文章提出了基于tansformer的熵模型——Entoformer；并针对图像压缩进行了top-k self-attention和a diamond relative position encodin ......
Leveraging Pre-trained Large Language Models to Construct and UtilizeWorld Models for Model-based Task Planning
0 Abstract 将LLM直接作为planner的方法实用性不足的几个原因：plan的正确率有限，严重依赖于feedback（与sim或者真实环境的交互），利用人类feedback的效率低下。 作者在两个IPC域和一个Household域证实了GPT-4可以用来生成高质量的PDDL模型（执行超过 ......
原生GPT本地及云端部署方式保姆级教程
前提条件 部署必须要有一个超过1年的Github账号 本地服务部署 运行效果 部署方法 下载安装包 暂时无法在飞书文档外展示此内容 GitHub授权登录： https://dash.pandoranext.com/ 登录后是这个样子： 复制下面红框里面这个License Id 编辑Config.js ......
Towards Reasoning in Large Language Models A Survey
Reasoning 定义 推理：以逻辑和系统的方式进行思考，利用证据和过往经验来得出结论或作出抉择。 演绎推理Deductive Reasoning 结论来源于前提假设的阳性 前提假设：哺乳动物都有肾脏 前提假设：鲸是哺乳动物 结论：鲸有肾脏 归纳推理Inductive Reasoning 结论来源 ......
GPT-4 惨遭削弱；拼多多市值一度超阿里；雷军回应个人向武汉大学捐款 13 亿元丨 RTE 开发者日报 Vol.96
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE （Real Time Engagement） 领域内「有话题的 新闻 」、「有态度的 观点 」、「有意思的 数据 」、「有思考的 文章 」、「有看点的 会议 」，但内容仅代表编 ......
TensorFlow-深度学习预训练模型的使用方法讲解（TensorFlow-Explanation on how to use deep learning pre-trained models）
在运用深度学习模型时，掌握运用预训练模型的方法是必不可少的一步。为什么要使用与训练的模型，原因归纳如下： （1）使用大量高质量的数据（如 ImageNet 是普林斯顿大学与斯坦福大学所主导的项目）又加上设计较复杂的模型结构（如ResNet模型高达150层）设计出来的模型，准确率会大大提高。 （2）可 ......
医疗+GPT实践，分享一下共探讨
医疗领域与GPT（生成对抗网络）实践相结合，将为医学研究、诊断和治疗带来革命性的变革。在这篇文章中，我们将探讨GPT在医疗领域的应用，以及它如何帮助医生和研究人员提高诊疗效率和准确性。 首先，让我们了解一下GPT。GPT是一种生成式人工智能技术，通过大量文本数据进行训练，从而学会生成具有逻辑性和连贯 ......
软件测试/人工智能|一文告诉你LangChain核心模块chains原理
简介 Chain是LangChain的核心模块之一，它将每个零散的逻辑串联成一整个业务流程，相当于是所有复杂逻辑的基础，由此可见chain的重要性非比寻常。本文就来给大家介绍一下Chain模块的原理。 下面是chain的各种类型 设计思路 LangChain 能火爆的主要原因之一就是Chain 的设 ......
GPT闲记：用buffer读取文件数据和不用有什么区别
：用buffer读取和不用有什么区别？请生动解释类比缓冲区对各种语言读取文件数据的作用。（删改了一些GPT废话 好的，让我用一个生动的类比来解释缓冲区的作用以及使用缓冲和不使用缓冲的区别。 比喻：读取书籍 1. 不使用缓冲区： - 想象你正在阅读一本书，但是每次只能读取一页，然后你必须停下来，去图书 ......
（万字长文）手把手教你认识学会LangChain
什么LangChain LangChain:一个让你的LLM变得更强大的开源框架 LangChain六大主要领域 管理和优化prompt。不同的任务使用不同prompt，如何去管理和优化这些prompt是langchain的主要功能之一。 链，初步理解为一个具体任务中不同子任务之间的一个调用。 数据 ......
ElasticSearch之cat trained model API
命令样例如下： curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/trained_models?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5 ......
使用LangChain与ChatGLM实现本地知识库（一）
本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用，后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容； ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型，支持多轮对话、内容创作等，ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个，本地部署提供兼容OpenAI的API； LangC ......