前言最近公司裁员风波，很不幸成为了裁员名单中的一员；此时又恰逢一波AIGC浪潮，首当其冲的就是GPT这样的大语言模型的诞生，是整个AI领域的一个质的飞跃。正好在这样一个空挡期，我就基于Chat-GPT做了一些深入的实践，并将整个过程记录下来。准备工作需要在OpenAI官方平台注册一个账号首先访问官网需要梯子，不然无法访问；账号注册时，最好使用谷歌邮箱，用国内的邮箱注册会返回一些异常的错误；注册第二步，需要接受一个短信验证，这里我使用的是sms-activate平台（可以百度一下使用方式），主要就是获取一个临时的国际号码，来获取验证码，我买的印尼??的号码，比较便宜，充值1$能用好几次；截屏20
1.chat2DB简介1-1.简介chat2DB是一款有开源免费的多数据库客户端工具，支持windows、mac本地安装，也支持服务器端部署，web网页访问。和传统的数据库客户端软件Navicat、DBeaver相比Chat2DB集成了AIGC的能力，能够将自然语言转换为SQL，也可以将SQL转换为自然语言，可以给出研发人员SQL的优化建议，极大的提升人员的效率，是AI时代数据库研发人员的利器，未来即使不懂SQL的运营业务也可以使用快速查询业务数据、生成报表能力。是一种智能且多功能的通用SQL客户端和报告工具，该工具与ChatGPT的功能集成在一起。SQL（StructuredQueryL
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介Chatbotsarebecomingincreasinglypopularastheyprovideanefficientwayofcommunicatingwithusersbytakingtheirqueriesandprovidinganswersfrompre-definedresponsesorrecommendationsbasedonuserbehaviorandpreferences.Theycanalsohelpsavetimeandeffortforpeoplebyautomatingtasksthatotherwiserequireh
LLMs之LLaMA-2：源码解读之所有py文件(包括example_text_completion.py/example_chat_completion.py+model.py/generation.py/tokenizer.py)目录一、llama2源码解读—推理功能—(example_text_completion.py/example_chat_completion.py)1、源码解读(example_text_completion.py文件)利用预训练好的语言模型基于文本提示实现生成文本任务运行脚本命令#1.0、main函数使用预训练模型生成文本#1.1、先通过Llama.build
文章目录一.模型介绍二.模型部署2.1CPU部署2.2GPU部署三.模型推理3.1Chat模型推理3.2Base模型推理四.模型量化4.1量化方法4.2在线量化4.3离线量化4.4量化效果五.模型微调5.1依赖安装5.2单机训练5.3多机训练5.4轻量化微调一.模型介绍Baichuan2是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练。其在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果。目前开源发布的包含有7B、13B的Base和Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。所有版本对学术研究完全开放。同时，开发者通过邮件
4月12日，微软宣布开源了DeepSpeedChat，帮助用户轻松训练类ChatGPT等大语言模型，使得人人都能拥有自己的ChatGPT！（开源地址：https://github.com/microsoft/DeepSpeed） 据悉，DeepSpeedChat是基于微软DeepSpeed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，还使用了RLHF（人工反馈机制的强化学习）技术，可将训练速度提升15倍以上，成本却大幅度降低。例如，一个130亿参数的类ChatGPT模型，只需1.25小时就能完成训练。简单来说，用户通过DeepSpeedChat提供的“傻瓜式”操作，能以最短的时间、最高效的
我已经在Mac上安装了Rocket.Chat（服务器和客户端）进行开发。一切似乎都正确安装了I20170624-15:51:27.314(1)?➔System➔startupI20170624-15:51:27.315(1)?➔+-----------------------------------------------+I20170624-15:51:27.316(1)?➔|SERVERRUNNING|I20170624-15:51:27.317(1)?➔+-----------------------------------------------+I20170624-15:51:27.
9月21日，GitHub在官网宣布，所有个人开发者可以使用GitHubCopilotChat。用户通过文本问答方式就能生成、检查、分析各种代码。据悉，GitHubCopilotChat是基于OpenAI的GPT-4模型打造而成，整体使用方法与ChatGPT类似。例如，能帮我生成一个Python的吃豆小游戏代码，并加上代码注释；可以帮我分析这段C#代码有哪些漏洞吗？CopilotChat都能快速帮助你解决这些难题。今年7月21日，GitHubCopilotChat就面向企业用户开放了测试权限，现在，个人用户终于也可以使用了。使用地址：https://docs.github.com/en/copi
9月21日消息，微软GitHub于今年 7月份为企业用户推出了CopilotChat工具，这是一个 AI代码助手。今日，GitHub宣布该工具已可在VisualStudio和VisualStudioCode中面向个人使用，为GitHubCopilot个人用户提供公开测试版本，IT之家附链接如下：https://gh.io/github-copilot-chat-beta据介绍，GitHubCopilotChat测试版已免费向所有Copilot个人用户启用。目前，VisualStudio和VisualStudioCode编辑器均支持GitHubCopilotChat，个人用户还将收到一封电子邮件
论文笔记--Llama2:OpenFoundationandFine-TunedChatModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1预训练Pretraining3.1.1预训练细节3.1.2Llama2模型评估3.2微调Fine-tuning3.2.1SupervisedFine-Tuning(FT)3.2.2ReinforcementLearningwithHumanFeedback(RLHF)3.2.2.1偏好数据3.2.2.2RewardModeling(RM)3.2.2.3IterativeFine-Tuning3.2.3多轮对话一致性3.2.4RLHF结果3.3Safet
