第六章，处理输入-链式PromptChainingPrompts在本章中，我们将学习如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个Prompt。您可能会想，为什么要将任务拆分为多个Prompt，而不是像我们在上一个视频中学习的那样，使用思维链推理一次性完成呢？我们已经证明了语言模型非常擅长遵循复杂的指令，特别是像GPT-4这样的高级模型。那么让我们用两个比喻来解释为什么我们要这样做，来比较思维链推理和链式Prompt。将任务拆分为多个Prompt的第一个比喻是一次性烹饪复杂菜肴与分阶段烹饪的区别。使用一个长而复杂的Prompt可能就像一次性烹饪复杂的菜肴，您必须同时管理多个成分、烹饪技巧
有没有办法在mysql中选择只有中文、只有日文、只有韩文的词？用英语可以通过以下方式完成:SELECT*FROMtableWHEREfieldREGEXP'[a-zA-Z0-9]'甚至是像这样的“脏”解决方案:SELECT*FROMtableWHEREfield>"0"ANDfield是否有针对东方语言/中日韩字符的类似解决方案？我知道中文和日文共用字符，因此使用这些字符的日文单词有可能被误认为是中文单词。我猜这些词不会被过滤。单词存储在utf-8字符串字段中。mysql做不到，PHP能做吗？谢谢!:)编辑1:数据不包括字符串使用的语言，因此我无法按其他字段进行过滤。编辑2:使用像bi
LLMs之Chinese-LLaMA-Alpaca-2：源码解读(run_clm_pt_with_peft.py文件)—模型训练前置工作(参数解析+配置日志)→模型初始化(检测是否存在训练过的checkpoint+加载预训练模型和tokenizer)→数据预处理(处理【标记化+分块】+切分txt数据集)→优化模型配置(量化模块+匹配模型vocabulary大小与tokenizer+初始化PEFT模型【LoRA】+梯度累积checkpointing等)→模型训练(继续训练+评估指标+自动保存中间训练结果)/模型评估(+PPL指标)目录相关文章
不推荐小白，环境配置比较复杂全部流程下载原始模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2linux部署llamacpp环境使用llamacpp将Chinese-LLaMA-Alpaca-2模型转换为gguf模型windows部署TextgenerationwebUI环境使用TextgenerationwebUI加载模型并进行对话准备工作笔记本环境：操作系统：win11CPU：AMDR7535HSGPU：笔记本4060显卡CUDA版本：11.8VM虚拟机：Ubuntu16下载模型和部署环境全程需要挂梯子下载原始模型原项目链接：https://github.com/ymcui/Chinese
一、ChatYuan-large-v2模型ChatYuan-large-v2是一个开源的支持中英双语的功能型对话语言大模型，与其他LLM不同的是模型十分轻量化，并且在轻量化的同时效果相对还不错，仅仅通过0.7B参数量就可以实现10B模型的基础效果，正是其如此的轻量级，使其可以在普通显卡、CPU、甚至手机上进行推理，而且INT4量化后的最低只需400M。v2版本相对于以前的v1版本，是使用了相同的技术方案，但在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化，主要优化点如下所示：增强了基础能力。原有上下文问答、创意性写作能力明显提升。新增了拒答能力。对于一些危险、有害的问题，学会了拒答处理。新
“ Meta开源 LLAMA2后，国内出现了不少以此为基座模型训练的中文模型，这次我们来看看其中一个不错的中文模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2 。”01—目前在开源大模型中，比较有名的是Meta的LLAMA模型系列和清华的ChatGLM模型。特别是在中文领域上，ChatGLM模型经过中文问答和对话的优化，更加符合中文使用者的偏好回答。我对ChatGLM比较关注，出来的时候就开始体验和尝试本地部署，之前有几篇关于ChatGLM的文章。ChatGLM更新：LongBench—评测长文本理解能力的数据集，支持32k上下文的ChatGLM2-6B-32K快捷部署清华大模型ChatGL
文章目录01普通的提示词模板02few-shot提示词模板Langchain是一个集成多个大语言模型的开源框架，可以使用它来快速开发大语言模型应用。本文的代码使用到的模块：fromtypingimportList,DictfromlangchainimportPromptTemplate,FewShotPromptTemplate,LLMChain,OpenAI01普通的提示词模板先来看看普通的提示词模板如何使用，效果如何：#创建大语言模型对象这里使用gpt-3.5最新的指令模型llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct",temperature=0)#设
LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti
LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署
在本教程中，我将引导您使用Elasticsearch、OpenAI、LangChain和FastAPI构建语义搜索服务。LangChain是这个领域的新酷孩子。它是一个旨在帮助你与大型语言模型(LLM)交互的库。LangChain简化了与LLMs相关的许多日常任务，例如从文档中提取文本或在向量数据库中对它们建立索引。如果你现在正在与LLMs一起工作，LangChain可以节省你的工作时间。然而，它的一个缺点是，尽管它的文档很广泛，但可能比较分散，对于新手来说很难理解。此外，大多数在线内容都集中在最新一代的向量数据库上。由于许多组织仍在使用Elasticsearch 这样经过实战考验的技术，我决
