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LLMs之LLaMA-2：基于LocalGPT利用LLaMA-2模型实现本地化的知识库(Chroma)并与本地文档(基于langchain生成嵌入)进行对话问答图文教程+代码详解之详细攻略导读：总体来说，该项目基本能够实现本地化的知识库，并与本地文档进行对话问答，且能定位答案来源。但缺点也很明显：>>响应时间较长—建议采用低成本量化部署改进：本文章因为是采用的CPU，导致回答的响应时间较长，问一句话需要好几分钟。采用CPU的确太慢，但是，落地使用GPU成本又太高，这需要一个权衡。>> LLaMA2本身对中文不太友好—建议先对中文语料库进行微调(或直接采用中文LLMs，比如ChatGLM2-6B

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遥感多模态参考：FromSingle-toMulti-modalRemoteSensingImageryInterpretation:ASurveyandTaxonomyKeywords：multimodalremotesensing文章目录遥感多模态AbstractIntroductionTaxonomy1.Multi-sourceAlignment1.1SpatialAlignment1.2TemporalAlignment1.3Cross-elementAlignment1.4RelatedworkandChallenges2.Muti-sourceFusion2.1Homogeneou

基因组组装之前，有一些问题还是需要注意的，genomesize是多少？评估得到的genomeheterozygosity是多少？重复序列的占比是多少？可以系统性地称为genomesurvey，这是一个非常简单的分析，但是其实有一些问题是值得注意的GenomeSurvey一般基于Illuminashortreads进行分析，因为二代测序便宜，先测出来试试水，再判断三代的数据量，这应该算是一个非常经济实惠的做法。分析流程1）fastp、Trimmomatic等软件挑一个过滤低质量序列2）Jellyfish2.3.0、KMC3我个人其实比较喜欢KMC，因为可以直接读取.gz文件（绝对不是因为之前KM

文献阅读：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.模型训练1.训练数据2.模型结构3.模型训练1.Optimizer2.效率优化3.效果评估1.经典任务下效果1.CommenSenseReasoning2.Closed-bookQuestionAnswering3.ReadingComprehension4.Mathematicalreasoning5.Codegeneration6.MassiveMultitaskLanguageUnderstanding7.Evolutionofperformanceduringtrain

ASurveyonGenerativeDiffusionModelAbstract由于深度潜在表示，深度学习在生成任务中显示出良好的潜力。生成模型是一类可以根据某些隐含参数随机生成观测值的模型。近年来，扩散模型以其强大的生成能力成为生成模型的一个新兴类别。如今，已经取得了巨大的成就。除了计算机视觉、语音生成、生物信息学和自然语言处理之外，该领域还有更多的应用有待探索。然而，扩散模型有其真正的缺点，即生成过程慢，数据类型单一，可能性低，无法降维。它们导致了许多改进的工作。本文对扩散模型研究领域进行了综述。我们首先用两个里程碑式的作品——DDPM和DSM，以及一个统一的里程碑式的作品——Score

 LangChain是大型语言模型(LLM)的应用框架,LangChain可以直接与 OpenAI 的 text-davinci-003、gpt-3.5-turbo 模型以及 Hugging Face 的各种开源语言模如 Google 的 flan-t5等模型集成。通过使用LangChain可以开发出更为强大和高效的LLM的各种应用。信息抽取我们给LLM提供一篇文章，我们希望LLM能帮我们把文章的主要内容罗列出来，文字尽量精简，简明扼要，如果想达到这样的目的，通过调用LLM提供的API似乎也能实现，但是Prompt可能会比较复杂，要把prompt写清楚，让LLM能够理解您的意图，可能也不是一件

开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的