【AI大模型】通义千问:开启语言模型新篇章与Function Call技术的应用探索
文章目录前言一、大语言模型1.大模型介绍2.大模型的发展历程3.大模型的分类a.按内容分类b.按应用分类二、通义千问1.通义千问模型介绍a.通义千问模型介绍b.应用场景c.模型概览2.对话a.对话的两种方式通义千问API的使用b.单轮对话V
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大模型RAG优化:Adaptive RAG这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。概要我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中&#x
大模型系列——多种RAG组合优化(langchain实现) 这篇文档整合了多种rag优化策略,并且使用langchain实现。可以有效的解决幻觉的问题。 概要 我们将把RAG论文中的想法整合到RAG代理中: • Routing: Ada
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乐鑫 ESP32-ChatGLM 大模型自定义对话 使用乐鑫 ESP32 平台来享受单片机上的开放的大语言模型 ChatGLM ! ESP32 烧入 ChatGLM-4 项目 使用官方的异步调用方式来请求其 API
目录快速开始注意事项!!!示例未来工作许可证致谢项目地址:chats-crawler Discourse 类型论坛网站的对话数据爬取和解析&#x
这篇论文的标题是《Exploring and Characterizing Large Language Models for Embedded System Development and Debugging》,作者
MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)、实现包括二次预训练、有监督微调、奖励建模、强化学习训练[LLM:含Ziya-LLaMA]。 **
架构设计模式已成为程序员的重要技能。在大模型 Agent 智能体应用领域, 同样需要架构设计模式来支撑大模型应用在企业中规模的落地。 根据多年的架构设计经验,我在这里整理总结了一些针对大模型应用
企业级GPT模型效能跃迁指南:从参数优化到系统工程的23个关键策略 引言:效能即竞争力 根据2024年 OpenAI 官方数据,合理优化可使GPT-4 Turbo的推理成本降低58%,响应质量提升34%。本文将揭示企业级应用中兼顾效率与
前言最近一直在探索 RAG 相关的技术,刚好尝试了一些国产的大模型,发现智普的大模型用着还挺不错的,因此就尝试用它对表格数据进行问答。遇到的问题智普的SDK更新到了2.
过去几个月里,我们对于大语言模型的一系列探索,如 ChatGPT 端到端实践与应用开发、LLaMA 与 ChatGLM 的微调试验、GitHub Copilot 逆向工程分析、动态上下文工程&am
GPT进化论 在有了Transformer之后,模型具备对一个长序列预测next token的能力,也就诞生了接下来的GPT-1,2,3等等。 GPT-1 GPT全称为Generative Pre-Training, 其本质是一个无监督
AMC8数学竞赛中有这样一道数学题:翻译成中文:9876543210十个数字重复20遍,组成200位数字的数字串。接下来,按如下方法对数字串进行处理:按
大家好,今日必读的大模型论文来啦!联发科提出「潜流 Transformer」Transformers 是大语言模型(LLM)的标准实现方式&
高通量组学技术的快速进步引发了生物数据的爆炸式增长,远超当前对分子层面规律的解析能力。在自然语言处理领域,大语言模型(LLMs)通过整合海量数据构建统一
📢本周AI快讯 | 1分钟速览🚀1️⃣ 🧠 阿里 Qwen3 全系列爆发 :一周内密集发布四款新模型,包括 Qwen3-23
梅悦文同济大学交通工程系 上海,中国meiyuewentongji.edu聂 tong土木与环境工程系香港理工大学香港特别行政区,中国tong.nieconnect.polyu.hk孙健同济大学交
在 AI 领域,近期的新闻焦点无疑是关于「Scaling Law 是否撞墙?」的辩论。这一曾经被视作大模型发展的第一性原理,如今却遭遇了挑战。在这样的背景下ÿ
问题大模型为什么有时候会重复?答案大模型有时候会输出重复的内容。有的是段落间的重复,有时候甚至是字符级别的重复。关于为什么会重复目前也有很多说法,下面是一些常见的观点&
