带着问题来学习 什么是Hugging Face？它的目标是什么？ Hugging Face 中包含哪些知名的预训练模型? 如果我们要在 Hugging Face 中下载 BERT，那么 只有一种版本，还是有多种版本可以选择？ 每一种版本的 BERT 中，只有一种格式还是有多种格式可以适应多种下游任务 ...

AI大模型实现图片OCR识别背景 OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种将图像中的文字转换为机器编码文本的技术。这项技术可以自动读取纸质文档上的文字信息，并将其转换成电子格式，便于编辑、存储和检索。OCR 技术在很多领域都有广泛应用，比如数据录入、文 ...

了解积分梯度如何帮助识别哪些输入特征对模型的预测贡献 在金融和医疗保健等受到高度监管的行业中使用 AI 模型肩负着关键责任：可解释性。您的模型预测准确是不够的。您应该能够解释您的模型做出特定预测的原因。例如，如果我们正在开发一个基于脑部 MRI 扫描的肿瘤检测模型，我们应该能够解释我们的模型使用哪些 ...

0 前言 本文来看如何使用Spring AI Alibaba构建Agent应用。 1 需求 智能客服平台，可帮助用户完成机票预定、问题解答、机票改签、取消等动作，具体要求： 基于 AI 大模型与用户对话，理解用户自然语言表达的需求 支持多轮连续对话，能在上下文中理解用户意图 理解机票操作相关的术语与 ...

本文深入解析 Qwen2.5 大语言模型的分词流程和 BPE 分词算法。通过中英文混合文本示例，详细介绍了从文本规范化、初步分词、字节编码与映射到 BPE 分词的每一步骤。结合代码实现，揭示了 Qwen2.5 如何高效处理多语言文本，帮助读者全面理解 BPE 分词算法的原理和应用…… ...

带着问题来学习 BERT 的预训练过程是如何完成的，在预训练过程中，采用了哪两种任务？ 本次实战是用 SQuAD 数据集微调 BERT， 来完成我们的问答任务，你能否用 IMDB 影评数据集来微调 BERT，改进 BERT 的结果准确率？ 文章最后会公布问题的参考答案~ 一、BERT 简介 BERT ...

AI集成Kano 模型可以改变游戏规则，了解客户需求和加强产品开发。Kano 模型有助于识别不同类别的产品功能，例如必不可少、令人愉悦和无关紧要，让您优先考虑真正重要的事情。这种理解可以提高客户满意度和整体产品成功。AI集成Kano 模型：简化产品开发并提高客户满意度。使用 Generative A ...

0 前言 M芯片Mac想跑大模型，强烈推荐LM Studio。因为它支持专门为M系列芯片优化过的模型文件，运行速度快了不止亿点点！intel mac 不支持哦！ 本地运行大模型的工具中，LM Studio和Ollama是最受欢迎的两款。最近LM Studio新增了对MLX的支持。 1 MLX是啥？ ...

1. 背景软件需求规格说明书（SRS）是软件项目中定义系统需求的关键文档，涵盖了功能、性能、设计限制等需求细节。SRS的质量直接影响到整个项目的成败，确保文档清晰、准确、无歧义是产品成功的基础。然而，由于需求规格描述的复杂性和人工审查过程的主观性，手动评审往往耗时且容易出现疏漏。为了提升评审效率和精 ...

配置HF镜像 注意：如果无法访问HuggingFace可以访问它的国内镜像站，方法如下： 先安装依赖： pip install -U huggingface_hub 然后在代码的头部加入下面的环境变量设置，记得一定要加载代码的最前面，在import datastes之前。 import os os. ...

0 前言 软件架构——我们数字世界的蓝图——自20世纪中叶计算机时代诞生以来，已经发生了巨大演变。 20世纪60年代和70年代早期，以大型主机和单体软件为主导。而今天，数字领域已完全不同，运行在由云计算、API连接、AI算法、微服务和编排平台组成的分布式网络上。 软件架构是如何随着岁月演变的？回顾几 ...

首篇KAG框架解读，看蚂蚁KAG框架如何通过知识图谱和向量检索结合，增强大模型在专业领域知识服务中的准确性和逻辑推理能力，解决现有RAG技术栈的挑战。 ...

背景在快速发展的网络开发领域，人工智能（AI）正在为创造力和效率的新水平铺平道路。本文将深入探讨 OpenAI 强大的 API、Node.js 的灵活性以及创建动态用户界面的可能性之间令人兴奋的协同作用。通过研究这些技术如何协同工作，我们将揭示它们如何改变我们的网络开发和用户界面开发方法。动态用户界 ...

在数据驱动的今天，企业通过评论、调查和社交媒体互动获得大量客户反馈。虽然这些信息可以产生宝贵的洞察力，但也带来了巨大的挑战：如何从大量信息中提炼出有意义的数据。先进的分析技术正在彻底改变我们了解客户情感的方法。其中最具创新性的是表增强生成（TAG）和检索增强生成（RAG）技术，它们使企业能够利用自然 ...

本文是 Transformers 推理大语言模型技术细节的第 3 篇，基于 Qwen2.5 大模型，通过源代码走读，详细介绍了 AutoTokenizer 的分词器初始化、存储流程和技术细节。文章涵盖分词器的配置解析、字节对编码（BPE）分词算法，以及分词、编码、解码和添加 Token 等常用操作…... ...

在这篇博文中，我们将探讨如何使用检索增强生成（RAG）来构建更有效、更吸引人的对话式人工智能应用程序。我们将介绍 RAG 的基础知识及其优势，并逐步说明如何开发自己的 RAG 机制供本地使用。什么是 RAG？ RAG（基于强化的生成）结合了自然语言处理（NLP）领域两种著名方法的优势：基于检索的模型 ...

您应该了解的三大LLM框架LM 领域出现了很多库和框架。对于开发人员来说，要跟踪并为您的 LLM 项目选择最合适的库和框架是一件非常困难的事情。在本文中，我们将深入探讨整个生产 LLM 工作流程，重点介绍并批评这些技术：Unsloth.ai（用于微调）AdalFlow（用于预生产和优化）vLLM（用 ...

https://github.com/meta-llama/llama-recipes/tree/main/recipes/quickstart/NotebookLlama Meta 的 Llama Recipes 中的 “NotebookLlama ”提供了一系列 Jupyter 笔记本指导，用于 ...

蚂蚁图团队在DB-GPT v0.6.0版本中改进了GraphRAG框架，引入图社区摘要和混合检索，大幅降低了图索引构建成本，相比微软方案token开销降低50%。 ...

（直到 GPT 出来之前）大多数有竞争力的神经序列转换模型都是采用编码器-解码器结构，transformer 模型也不例外。 ...