2024年国内可用最强AI工具软件应用排行榜TOP8——优点和缺点
我们通过对国内AI的逐一评测，从各个AI处理结果优略的角度，再结合网络上广大AI用户的反馈评价，对它们作了一个排名（个人意见，仅供参考）。2、强大的自然语言处理能力与广泛的知识覆盖面：无论是专业领域的知识查询、日常生活的疑问解答，还是新闻时事的解读分析，通义千问都能以接近真人对话的方式，实时为用户提
全民AI时代：手把手教你用Ollama & AnythingLLM搭建AI知识库，无需编程，跟着做就行！
本地运行大模型耗资源，需要选择较小的模型作为基础模型。在终端中运行时可能会出现 CUDA 错误，表示显存不足，导致提供的端口失效。若使用Hugging Face，需要申请 API Key 并且需要本地有 Python 或其他编程语言的环境。而使用Ollama则更加简单。✨ AI算法工程师 | AIG
基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)
本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。文章目录1. 前言2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 下载模型文件3. 运行代码 3.1 数据预处理 3.2 修改配置文件 3.3 微调
AI大模型探索之路-训练篇13：大语言模型Transformer库-Evaluate组件实践
在自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展过程中，基于深度学习的模型逐渐成为了研究和工业界解决语言问题的主流工具。特别是Transformer模型，以其独特的自注意力机制和对长距离依赖的有效捕捉能力，在多个NLP任务中取得了革命性的突破。然而，随着模型变得越来越复杂，如何准确评估模型的性能，理解模型的优
AI大模型探索之路-训练篇11：大语言模型Transformer库-Model组件实践
本文将介绍transformers库中的Model组件，包括不同类型的预训练模型、Model Head以及如何调用这些模型进行推理。通过本文的介绍，读者可以更好地理解和应用transformers库中的Model组件。
如何利用AI提高内容生产效率与AIGC典型案例分析
本文探讨了AI在内容创作中的应用，包括具体案例分析与示例
【AIGC】揭秘驱动AI创新的关键力量：领军者的角色
作为人工智能领域的领军者，AIGC以其创新的技术和应用场景，为推动人工智能的发展和社会进步做出了重要贡献。在未来，AIGC将继续引领人工智能的创新浪潮，为我们带来更加智能、高效和可持续的世界。让我们期待AIGC带来的人工智能的未来，让我们共同迎接人工智能的新篇章！
AI大模型探索之路-训练篇18：大语言模型预训练-微调技术之Prompt Tuning
随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，大语言模型的预训练与微调技术已成为自然语言处理领域的重要研究方向。预训练模型如GPT、BERT等在多种语言任务上取得了显著成效，而微调技术则进一步推动了这些模型在特定任务上的适用性和性能。Prompt Tuning作为一种新兴的微调技术，通过引入虚拟标记（Vir
AI大模型探索之路-基础篇5：GLM-4解锁国产大模型的全能智慧与创新应用
随着人工智能技术的飞速发展，大型预训练语言模型已成为推动行业进步的重要力量。它们在理解自然语言、生成文本、执行复杂任务等方面展现出惊人的能力。在此背景下，国产大模型GLM-4的问世，不仅展现了中国在AI领域的实力，也为国内外研究者和开发者提供了新的研究与应用平台。
大模型的不足与解决方案
在前面三个章节呢，为大家从技术的角度介绍了大模型的历程与发展，也为大家介绍了目前主流的大模型的一些特点。在平时的使用中呢，我们也能够感受得到 “大模型” 非常的强大，但不可否认的是 大模型也存在着一些不足的部分，具体表现在以下几方面。
AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读
大规模语言模型（Large Language Models，LLM），也称大语言模型或大型语言模型，是一种由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型，通常使用自监督学习方法通过大量无标注文本进行训练。
AI大模型探索之路-训练篇20：大语言模型预训练-常见微调技术对比
随着人工智能的迅猛发展，自然语言处理（NLP）在近年来取得了显著的进展。大型语言模型（LLMs）在多种NLP任务中展现了卓越的性能，这得益于它们在大规模文本数据集上进行的预训练和随后的微调过程。这些模型不仅能够理解和生成自然语言，还能在特定任务上通过微调达到令人印象深刻的精度和鲁棒性。本文将深入探讨
AI大模型探索之路-训练篇12：语言模型Transformer库-Datasets组件实践
在AI语言模型学习任务中，数据是至关重要的部分。一个高质量的数据集不仅决定了模型的上限，还影响着模型训练的效率和效果。然而，获取、处理和组织数据往往耗时耗力。为了简化这一过程，Hugging Face推出了Datasets组件，它集成了多种公开数据集，支持在线加载、筛选和预处理等功能。通过本文的介绍
AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型Transformer库之HuggingFace介绍
在的官方网站上，您可以发现一个丰富的开源宝库，其中包含了众多机器学习爱好者上传的精选模型，供大家学习和应用。此外，您也可以将自己的模型分享至社区，与他人共同进步。HuggingFace因其开放和协作的精神被誉为机器学习界的GitHub。在这里，用户能够轻松获取到Transformers库里各式各样的
AI大模型探索之路-训练篇8：大语言模型Transformer库-预训练流程编码体验
在深入探索Transformer库及其高级组件之前，我们先手工编写一个预训练流程代码。这一过程不仅有助于理解预训练的步骤和复杂性，而且能让您体会到后续引入高级组件所带来的开发便利性。通过实践，我们将构建一个情感分类模型，该模型能够接收文本评价并预测其是正面还是负面的情感倾向。通过上述步骤，我们手工完
AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化
大语言模型训练需要数海量的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。训练数据是影响大语言模型效果以及样本泛化能力的关键因素之一。通常预训练数据需要涵盖各种类型，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等，还需要覆盖尽可能多的领域、语言、文化和视角，从而提高大语言模
AI大模型探索之路-实战篇3：基于私有模型GLM-企业级知识库开发实战
在当今信息时代，数据已经成为企业的核心资产之一。对于许多企业而言，信息安全和私密性是至关重要的，因此对外部服务提供的数据接口存在天然的警惕性。因此常规的基于在线大模型接口落地企业知识库项目，很难满足这些企业的安全需求。面对这样的挑战，只有私有化的部署方案才能满足企业需求；在实战篇2中《AI大模型探索
织梦云端：网络信号原理的艺术解码
在Linux网络编程中，“信号”（Signal）是操作系统用来通知进程某个事件已经发生的一种机制。信号是一种软件中断，它可以在任何时候发送给一个进程，使得该进程可以中断当前的执行，处理该信号，然后再回到原来的执行状态。Linux系统中定义了许多信号，每个信号都有其特定的用途。SIGINT：通常在用户
AI大模型探索之路-训练篇9：大语言模型Transformer库-Pipeline组件实践
在人工智能和机器学习领域，Pipeline是一种设计模式，它将多个处理步骤串联起来，形成一个有序的、自动化的工作流程。这一概念在自然语言处理（NLP）尤其重要，因为NLP任务通常涉及多个阶段，如文本清洗、特征提取、模型训练或预测等。Pipeline的设计旨在减少重复代码、提高代码的可维护性，并优化整
31万奖金池等你挑战！IJCAI 2024 第九届“信也科技杯”全球AI算法大赛正式开赛！聚焦AI尖端赛题！
第九届 “信也科技杯” 全球AI算法大赛 聚焦于语音深度鉴伪识别领域,旨在激发全球算法爱好者和专家的创新潜力,共同应对由人工智能技术发展带来的挑战。我们 **邀请参赛者** 运用深度学习等先进的算法技术，以期生成能够准确鉴别真伪语音的算法,共同推动这一领域的进步，确保技术的发展能够更好地服务于社会，
