ChatGLM的部署，主要是两个步骤： 在Github上下载chatglm的库文件 在Hugging Face上下载模型参数与配置文件 ChatGLM包 从Github上看ChatGLM项目文件的结构来看，仅仅是包含三种部署方式的py代码与微调的py代码 而相关的实现细节，比如神经网络、激活函数、损 ...

一、图书简介：本书是一本全面的指南，介绍了各种 Prompt 技术的理解和利用，用于从 ChatGPT中生成高质量的答案。 我们将探讨如何使用不同的 Prompt 工程技术来实现不同的目标。ChatGPT 是一 种先进的语言模型，能够生成类似人类的文本。然而，了解正确的提问方式以获 取我们所需的高质 ...

本文主要基于milvus官方的材料外加自己的一些理解整理而来，欢迎交流 设计理念 云原生：存&算分离; 读写分离; 增量存量分离; 微服务架构，极致弹性； 日志即数据：通过message queue解耦生产者、消费着，降低系统复杂度; 提升index、data、query模块弹性; 流批一体：表和日 ...

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~ ...

在 2023 年，大型语言模型（Large Language Models，简称 LLMs）受到了公众的广泛关注，许多人对这些模型的本质及其功能有了基本的了解。是否开源的议题同样引起了广泛的讨论。在 Hugging Face，我们对开源模型抱有极大热情。开源模型的优势在于，它们不仅促进了研究的可复制 ...

当数据量大的时候，比如百万级别，使用 ChatGLM3-6b 推理的速度是很慢的。发现使用 vLLM 和 ChatGLM3-6b 批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。 1.安装 vLLM 和PyTorch [2] 除了 Python（本文使用 3.11）、CUDA（本文 ...

AI原生企业级Agent构建平台具备哪些特性？澜码AskXBOT平台揭晓答案 澜码科技正式发布了AI原生企业级Agent平台AskXBOT，怎么看待这个产品？ 原生、复杂流程操作、融合专家系统，澜码科技发布企业级Agent平台AskXBOT 企业真正需要的企业级AI Agent构建平台来了，澜码科技 ...

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~ ...

概述 GLM、ChatGLM的相关基础知识说明： GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是co ...

在当今人工智能技术的快速发展中，多模态AI凭借其独特的数据处理能力，成为了科技创新的前沿。这项技术结合了视觉、听觉、文本等多种感知模式，开辟了人工智能处理和理解复杂信息的新纪元。本文旨在深入探讨多模态AI的核心技术和其在现实世界中的应用场景，揭示这项技术如何推动科技前沿的发展。 图片来源：浙商证券研 ...

Prompt Engineering（提示工程）是指通过设计精心构造的提示（prompt）或者输入，来引导大型语言模型生成特定类型的输出。这个技术背后的原理是利用模型对输入的敏感性，通过提供特定格式或者内容的提示，引导模型生成符合预期的输出。 ...

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 ...

本篇文章将以LLaMA 模型为例，介绍大语言模型架构在Transformer 原始结构上的改进，并介绍Transformer 模型结构中空间和时间占比最大的注意力机制优化方法。 ...

本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。 语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gr ...

看完openai闭门会议对RAG又有些新的思考。这一章我们参考主流的搜索框架，结合新老论文，和langchain新功能聊聊RAG框架中召回多样性的优化方案，包括如何提高query多样性和索引多样性 ...

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 ...

本文对大模型从原理及结构上做了简单的介绍，希望能给各位在了解大模型的路上提供一些帮助。个人经验有限，说的不对的地方还请及时提出宝贵的意见，也可以联系本人线下讨论。下期会结合我们在财富领域训练大模型的经验写一篇偏实践的文章出来。 ...

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 ...

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 ...

目录1. AI Agents: AI 前沿2. AI Agents: 为任务而生2.1 AI Agents是智能地处理任务的智能体2.2.1 Perception 感知模块2.2.2 Knowledge知识模块2.2.3 Brain 认知模块2.2.4 Skills技术模块2.2.5 Plan计划模 ...