在之前的LLMAgent+DB的章节我们已经谈论过如何使用大模型接入数据库并获取数据，这一章我们聊聊大模型代理在数据分析领域的应用。数据分析主要是指在获取数据之后的数据清洗，数据处理，数据建模，数据洞察和数据可视化的步骤。可以为经常和数据打交道，但是并不需要太过艰深的数据分析能力的同学提供日常工作的支持，已看到很多BI平台在尝试类似的方案。这里我们聊两篇论文：Data-Copilot和InsightPilot,主要参考一些有意思的思路~数据分析：Data-Copilotpaper:Data-Copilot:BridgingBillionsofDataandHumanswithAutonomou
目录引言SDK的优势千帆SDK：快速落地LLM应用如何快速上手千帆SDK结语番外篇：开源社区引言号外，号外，百度智能云千帆大模型平台再次升级！在原有API基础上，百度智能云正式上线PythonSDK（下文均简称千帆SDK）版本并全面开源，企业和开发者可免费下载使用！千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，开发者可基于千帆SDK通过代码接入并调用百度智能云千帆大模型平台的能力，轻松实现LLMOps全流程的落地，快速构建自己的大语言模型应用。一、SDK的优势SDK当前主要的价值在于可快速使用API能力，并完善API使用的周边工具链，同时提供cookbook用于实
前不久，微软DeepSpeed团队启动了一个名为 DeepSpeed4Science的新计划，旨在通过AI系统优化技术实现科学发现。11月13日，微软团队在arXiv预印平台发表题为《大型语言模型对科学发现的影响：使用GPT-4的初步研究》（「TheImpactofLargeLanguageModelsonScientificDiscovery:aPreliminaryStudyusingGPT-4」）的文章。文章篇幅长达230页。论文链接：https://arxiv.org/abs/2311.07361近年来，自然语言处理领域的突破性进展在强大的大型语言模型（LLM）的出现中达到了顶峰，这些
大语言模型(LLM)压缩一直备受关注，后训练量化（Post-trainingQuantization) 是其中一种常用算法，但是现有PTQ方法大多数都是integer量化，且当比特数低于8时，量化后模型的准确率会下降非常多。想较于Integer(INT)量化，FloatingPoint(FP)量化能更好的表示长尾分布，因而越来越多的硬件平台开始支持FP量化。而这篇文章给出了大模型FP量化的解决方案。文章发表在EMNLP2023上。论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.16836代码地址：https://github.com/nbasyl/LLM-FP4要了解本文，必须
目录一、SDK的优势二、千帆SDK：快速落地LLM应用三、如何快速上手千帆SDK3.1、SDK快速启动3.1.1、快速安装3.1.2、平台鉴权3.1.3、如何获取AK/SK3.1.4、以“Chat对话”为调用示例3.2、SDK进阶指引3.3、通过Langchain接入千帆SDK3.3.1、为什么选择Langchain开源社区百度智能云千帆大模型平台再次升级！在原有API基础上，百度智能云正式上线PythonSDK（下文均简称千帆SDK）版本并全面开源，企业和开发者可免费下载使用！千帆SDK全面覆盖从数据集管理，模型训练，模型评估，到服务部署等方面的功能，用户可基于千帆SDK通过代码接入并调用百
👀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！👀百度智能云|千帆大模型平台黑客马拉松https://segmentfault.com/e/1160000044353489百度智能云携手SegmentFault思否，面向广大开发者打造了一场生成未来的黑客马拉松挑战赛，鼓励开发者使用平台提供的国内外主流大模型、先进的生成式AI开发工具链等，构建新型应用或插件，做到让生成式AI真正「为我所用」，解决实际问题。比赛的一二三等奖和创新实验奖等获奖团队，将获得非常丰厚的先进奖励！感兴趣可以着手报名准备啦！注意关键DDL哦！报名参赛&创意提交：即日起-11月19日名单公布&赛前准备：1
11月16日消息，微软Ignite2023大会已于今天拉开帷幕，英伟达高管出席本次大会并宣布更新TensorRT-LLM，添加了对OpenAIChatAPI的支持。IT之家今年10月报道，英伟达面向数据中心和WindowsPC，推出TensorRT-LLM开源库。最大的特点是，如果WindowsPC配备英伟达GeForceRTXGPU，TensorRT-LLM可以让LLM在WindowsPC上的运行速度提高四倍。英伟达在今天Ignite2023大会上，宣布更新TensorRT-LLM，添加OpenAI的ChatAPI支持，并增强DirectML功能，改善Llama2和StableDiffusi
LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展(中文标记的新词汇)进而实现持续预训练、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理和切片并保存为JSONL格式和Arrow格式目录
note智谱AI体验百度文心一言体验科大讯飞大模型体验字节豆包百川智能大模型阿里通义千问商汤商量简要分析：仅从测试“老婆饼为啥没有老婆”这个问题的结果来看，chatglm分点作答有条理（但第三点略有逻辑问题）；字节豆包的说法有点胡扯，老婆饼怎么会像低头微笑的女子；百川智能效果还行，把老婆饼的配料和名字缘由都讲了，逻辑也通；阿里通义千问和百度某个答案一毛一样哈哈。欢迎大家提出有意思的case，分享测试结果文章目录note智谱AI体验百度文心一言体验科大讯飞大模型体验字节豆包百川智能大模型阿里通义千问商汤商量其他case智谱AI体验智谱AI体验：https://chatglm.cn/百度文心一言体
当前生成式人工智能已经成为革命性的驱动源，正在迅速地重塑世界，将会改变我们生活方式和思考模式。LLM像一个学会了全部人类知识的通才，但这不意味每个人可以轻松驾驭这个通才。我们只有通过学习面向LLM的提示工程，才可以更好的让LLM成为您的顶级私人助理。如何更好地使用LLM？我们可以从学如何向LLM提问开始。但问好一个问题并不容易，问题本质上是用户基于自身知识和对世界的认知。向未知领域发射的一颗照明弹，照明弹的准星越准确，LLM就可以提供更高质量的响应。那如何更好地向LLM提问题呢？一、什么是问题？在字面上，问题是一个寻求答案的句子。但在实际应用中，一个好的问题不仅寻求答案，还会启发思考，驱动探索
