基于llama的开源项目有很多，本次测试的是一个基于7b的llama二次训练的项目，本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。在预训练阶段使用了20G中文语料的预训练。但即使LLaMA本身已经过充分的预训练并且具备一定的跨语言能力，但看起来20G的中文预训练还是非常不充分的。因此，做了如下改进，并发布了Plus版本：1、进一步扩充了训练数据，其中预训练语料扩充至120
1.插件介绍Chinese(Simplified)LanguagePack插件。中文语言包将为您的IntelliJIDEA,AppCode,CLion,DataGrip,GoLand,PyCharm,PhpStorm,RubyMine,和WebStorm带来完全中文化的界面。2.安装方式第一种方式，是在IDEA上搜索插件进行安装，会适配当前IDEA的版本。第二种安装方式是使用离线插件进行安装。插件下载地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/3.使用方法会自动转换成中
GitHub-liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide:LangChain的中文入门教程LangChain的中文入门教程.ContributetoliaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-GuidedevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/liaokongVFX/LangChain-Chinese-Getting-Started-Guide 目录一、注册谷歌搜索API二、安装谷歌搜索的依赖三、使用案例一、注册谷
【AI实战】从零开始搭建中文LLaMA-33B语言模型Chinese-LLaMA-Alpaca-33B简介环境配置环境搭建依赖安装代码及模型权重拉取拉取Chinese-LLaMA-Alpaca拉取llama-30b-hf模型权重及代码拉取chinese-llama-lora-33b模型权重及代码合并模型权重先转换pth类型的模型权重，验证模型权重合并后检查SHA256再合并huggingface类型的模型权重搭建测试页面拉取text-generation-webui加载模型并启动webui参考简介2023年2月25日消息，Meta推出了一种针对研究社区的基于人工智能(AI)的新型大型语言模型，
LangChain是一个基于大语言模型（如ChatGPT）用于构建端到端语言模型应用的Python框架。它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain可以轻松管理与语言模型的交互，将多个组件链接在一起，以便在不同的应用程序中使用。今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:LangChainforLLMApplicationDevelopment的第六门课：Agents,所谓Agents可以理解为那些可以代替你来完成各种任务的人，即代理人(agent)。agent在执行各种任务的时候可能会用到各种工具，那么今天
前言过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库(类似存在本地的数据库一样)所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用本文侧重讲解LLM与langchain/
LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答系统截图LangChain代理流程Here’sthetableofcontents:LangChain2ONgDB：大模型+知识图谱实现领域知识问答 LangChain是一种LLMs(大语言模型)接口框架，它允许用户围绕大型语言模型快速构建应用程序和管道。Langchain2ONgDB是参考Langchain2Neo4j的实验项目，将ONgDB集成到了LangChain生态系统。在Langchain2Neo4j的基础上去掉了Keywordsearch(关键词全文检索
首先是项目开源地址 https://github.com/imClumsyPanda/langchain-ChatGLM下载这个项目的源码非常简单，但运行起来十分麻烦，各种环境的搭配简直是折磨人，尤其是电脑上缺少各种安装环境的，我首先先列举几个，例如conda安装python的虚拟环境，用这个比较方便，还有Anoconda的安装，VisualStudio的安装等等，反正运行时缺少什么，我们就安装什么就完事了。B站有一个类似的本地部署值得参考一下：【防坑指南】手把手演示本机部署langchain+chatGLM本地知识库_哔哩哔哩_bilibili一、跟着B站的这个视频安装下去，我们可能在第一步
本文介绍了LangChain框架，它能够将大型语言模型与其他计算或知识来源相结合，从而实现功能更加强大的应用。接着，对LangChain的关键概念进行了详细说明，并基于该框架进行了一些案例尝试，旨在帮助读者更轻松地理解LangChain的工作原理。引言近期,大型语言模型(LLM)如GPT系列模型引领了人工智能领域的一场技术革命。开发者们都在利用这些LLM进行各种尝试,虽然已经产生了许多有趣的应用,但是单独使用这些LLM往往难以构建功能强大的实用应用。LangChain通过将大型语言模型与其他知识库、计算逻辑相结合，实现了功能更加强大的人工智能应用。简单来说，个人理解LangChain可以被视为
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖MicrosoftBuild中国黑客松挑战赛，进入AI新纪元近期，伴随着人工智能的新一轮浪潮，Hackathon(黑客马拉松)挑战比赛也越来越丰富。ShowMeAI之前收录过的YCombinator、即刻、思否SegmentFault等组织的创业比赛活动，今天推荐一下微软，感兴趣的可以点击了解详情。即日起至6月6日，可以报名MicrosoftBuild中国黑客松挑战赛。大赛邀请开发者借助MicrosoftAzure、AzureOpenAI等技术，探索技术在智慧制造、智慧管理、智能医疗等行业场景中应用和落地⋙赛程介绍与报名🤖社
