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cleaning of llm corpus 大模型语料清洗

cleaning of llm corpus 大模型语料清洗 数据是人工智能领域发展的基础要素之一。随着大规模预训练模型及相关技术不断取得突破，在相应研究中使用高效数据处理工具提升数据质量变得越来越重要。llm_corpus_quality集成了包含清洗、敏感词过滤、广告词过滤、语料质量自动评估等功 ......
语料 cleaning 模型 corpus llm

从传统行业到半导体行业开发（YMS,DMS,EAP,EDA）

一线开发人： 今天半导体YMS 项目快要收尾了，我的心情有点高兴，多年来我一直保持着写作的习惯，总是想写一些什么，今天但是又不知道从何说起。自己从传统的行业转向左半导体行业开发。从电*机如软件开发到电*软件开发再到半导体软件开发。博客园已经很多读者都不在更新和写作，但是我依然是那个坚持在写的人。下面 ......
行业 半导体 传统 YMS DMS

可拖拽表单比传统表单好在哪里？

随着行业的进步和发展，可拖拽表单的应用价值越来越高，在推动企业实现流程化办公和数字化转型的过程中发挥了重要价值和作用，是提质增效的办公利器，也是众多行业客户朋友理想的合作伙伴。那么，可拖拽表单的优势特点表单在哪里？通过这篇文章，我们一起了解相关详情。 跟传统的表单制作相比，可拖拽表单的优势特点非常多 ......
表单 传统

LLM series: Transformer

🥥 Homepage Dataset, DataLoader, and Transforms Model Traning Model 🥑 Get Started! Import libraries: import torch import torch.nn as nn import torch. ......
Transformer series LLM

大语言模型LLM幻觉的解决方法：检索增强生成RAG

当你向大语言模型LLMs集成的问答系统平台咨询医疗方面的问题，比如呼吸道感染应该怎么治疗，它可能直接给出答案，但不会提供这个答案的依据来源，这是因为大语言模型应用过程中还存在答案透明度不足的缺陷导致。此外，大语言模型还有知识更新的滞后性、在处理复杂任务时的准确性的问题。 为了解决这些问题，检索增强生 ......
幻觉 模型 语言 方法 LLM

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统

使用CLIP和LLM构建多模态RAG系统 在本文中我们将探讨使用开源大型语言多模态模型(Large Language Multi-Modal)构建检索增强生成(RAG)系统。本文的重点是在不依赖LangChain或LLlama index的情况下实现这一目标，这样可以避免更多的框架依赖。 什么是RA ......
模态 系统 CLIP LLM RAG

一文了解Vprix容器流媒体平台和传统云桌面的区别、优劣势

在当今数字化时代，随着云计算和远程办公的兴起，云桌面项目成为了提升工作效率和灵活性的重要工具。云桌面项目通过将用户的桌面环境和应用程序虚拟化，为用户提供了随时随地访问个人工作环境的便利。本文将介绍Vprix云桌面项目和传统云桌面的优势以及如何通过Vprix云桌面项目实现智能办公。 概述 Vprix ......
流媒 流媒体 劣势 容器 桌面

云打印和传统打印的区别在哪？云打印与本地打印有哪些区别？

伴随着互联网的发展，云打印技术也逐渐成熟。那么新兴的云打印和传统打印的区别在哪？云打印与本地打印有哪些区别呢？今天小易就带大家来了解一下。 云打印和传统打印的区别在哪？云打印与本地打印有哪些区别？ 云打印作为新兴的技术服务，自然和传统打印有着较多的区别。那么云打印和传统打印的区别在哪呢？主要提现在以 ......
传统

面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML ......
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LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架

文章首发于公众号：机器感知 LLM增强LLM；通过预测上下文来提高文生图质量；Spikformer V2；同时执行刚性和非刚性编辑的通用图像编辑框架 LLM Augmented LLMs: Expanding Capabilities through Composition 本文研究了如何高效地组合 ......
刚性 图像编辑 上下文 Spikformer LLM

如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination)

生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。 大语言模型的长而详细的输出看起来很有说服力，但是这些输出很有可能是虚构的。这是否意味着我们不能信任聊天机器人，每次都必须手动检查输出的事实?有一些方法 ......
Hallucination 幻觉 LLM

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......
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一文读懂大型语言模型LLM

在当今的技术世界中，人工智能正以前所未有的速度发展和演变。这一领域的快速发展得益于先进的机器学习算法、海量数据的可用性以及计算能力的显著提升。特别是，在自然语言处理（NLP）领域，AI的进步已经让计算机不仅能理解人类语言的基本结构，还能在更深层次上把握其语义和情感。这种能力的核心在于大型语言模型（大 ......
模型 语言 LLM

打通Rasa Action Server和LLM接口的尝试方法

本文使用最简单的方法对打通 Rasa Action Server 和 LLM 接口进行了尝试，即当 Rasa 对话 intent 为 out_of_scope 时，调用 action_gpt_fallback 的 action，在 action 中根据 tracker.latest_message. ......
接口 方法 Action Server Rasa

解密Prompt系列22. LLM Agent之RAG的反思：放弃了压缩还是智能么？

当前RAG多数只让模型基于检索内容回答，其实限制了模型自身知识压缩形成的智能。既要事实性又要模型智能，需要最大化使用模型内化到参数中的信息，只在必要时调用外部知识，这里介绍前置和后置处理的几种方案~ ......
还是 智能 Prompt Agent LLM

LLM 系列

LLM prompt 大模型微调-综述 大模型微调-Prompt Tuning 大模型微调 - LoRA 系列 大模型微调 - Prefix Tuning / P-Tuning v2 RAG Embedding Embedding 模型收录 embedding - bi encode AND cro ......
LLM

云服务器比传统服务器更安全的原因与实现机制

随着互联网的普及和云计算技术的发展，越来越多的企业和组织选择使用云服务器来提供和存储数据。与传统服务器相比，云服务器在安全性方面具有诸多优势。本文将围绕云服务器比传统服务器更安全的原因，探讨其实现机制。 ......
服务器 机制 传统 原因

ml.net例子笔记8-生成式AI-大模型LLM

生成式AI 生成式AI是指能够通过学习数据和语言，生成新的、在某种程度上相似的输出，这种技术由深度学习特别是神经网络的快速发展推动。 一、数据：AI的燃料 首先，要理解生成式AI，我们必须了解它的基础——数据。数据是AI的燃料，没有数据，AI就无法运行。 在生成式AI中，我们需要大量的高质量数据进行 ......
模型 例子 笔记 LLM net

八年级上新课标英语（人教版）第二单元的那个关于中国传统中医认为阴阳平衡很重要的短文

Traditional Chinese doctors believe we need a balance of yin and yang to be healthy. For example,are you often weak and tired? Maybe you have too mach ......
短文 人教 阴阳 单元 中医

传统小微企业用 CRM 系统的好处和坏处（CRM 系统的功能和风险控制）

CRM管理系统迭代至今，其功能已经非常全面。对于小微企业来说，他们需要的往往还是那些核心的CRM功能。这也表明管理潜在客户和联系人以及自动化销售流程仍然是CRM的主要功能之一。鉴于当今有许多渠道可以接触到客户，营销的作用越来越突出。同样，随着企业利用数据来了解客户行为和预测销售，对报告和分析的需求也 ......
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《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习

《X-LLM: Bootstrapping Advanced Large Language Models by Treating Multi-Modalities as Foreign Languages》论文学习 ......
Multi-Modalities Bootstrapping Modalities Languages Advanced

大语言模型与传统机器学习的架构差异性解析

在人工智能领域，架构设计是决定一个模型性能和应用范围的关键因素。大语言模型和传统机器学习有不同的设计框架，使得它们在应用场景和处理任务上具有显著差异。大语言模型，如GPT和BERT，基于庞大而复杂的神经网络结构构成，这些神经网络结构拥有数百万甚至数十亿的参数，能够学习和理解大量的数据，尤其是在处理自 ......
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羚通视频智能分析平台：告别传统安防，让行人入侵预警更智能！

羚通视频智能分析平台是一款运用了先进的人工智能技术的安防系统，具备行人入侵算法识别和人员闯入算法识别预警功能。这两项功能的实施使得监控场景的自动化和智能化管理成为可能，从而显著提升了安全监控的效率和准确性。 该平台的行人入侵检测算法是其核心技术之一，它基于计算机视觉和深度学习技术，通过对监控视频中行 ......
智能 传统 平台 视频

解密Prompt系列21. LLM Agent之再谈RAG的召回信息密度和质量

话接上文的召回多样性优化，这一章我们唠唠召回的信息密度和质量。同样参考经典搜索和推荐框架，这一章对应排序+重排环节。我们先对比下经典框架和RAG的异同，再分别介绍几种适用大模型的排序和重排方案~ ......
密度 质量 Prompt Agent 信息

使用LM Studio在本地运行LLM完整教程

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人，但开源模型一直在变得越来越好，并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别中出于以下的原因，你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM ： 脱机:不需要互联网连接。 模型访问:在本地运行模型，可以尝试开源模型(Llama 2、Vicun ......
教程 Studio LLM

SaaS模式相比传统CRM系统有哪些优势？为什么成为行业主流

在数字化时代，选择适合企业的客户关系管理系统（CRM）至关重要。传统CRM系统曾是企业的重要选择，但随着基于互联网的SaaS模式的兴起，越来越多的企业开始转向SaaS CRM。本文将对比传统CRM系统和SaaS CRM，并解答一些常见问题。 一、传统CRM系统的局限性 传统CRM系统通常需要企业购买 ......
主流 优势 传统 模式 行业

LLM面面观之LLM复读机问题及解决方案

1. 背景 关于LLM复读机问题，本qiang~在网上搜刮了好几天，结果是大多数客观整理的都有些支离破碎，不够系统。 因此，本qiang~打算做一个相对系统的整理，包括LLM复读机产生的原因以及对应的解决方案。 2. LLM复读机示例 示例1：短语级别的重复 User: 你喜欢北京么？ AI: 北京 ......
面面观 LLM 解决方案 方案 问题

大语言模型LLM的核心技术及应用场景案例的分析

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......
模型 场景 核心 案例 语言

Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践

Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一，它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特，是因为它打破了传统的序列处理模式，引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制，它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
Transformer 架构 模型 语言 LLM

传统的GPIO接口 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/gpio/legacy.html GPIO（通用输入/输出）是什么？ "通用输入/输出"（GPIO）是一种灵活的软件控制数字信号。它们来自许多类型的芯片，对于在嵌入式和定制硬件上工作的 Linux 开发人 ......
接口 传统 ChatGPT GPIO
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