目录如何利用LLM大模型和智能问答BI生成智能报表，以提高企业的决策效率？前言
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/eMrv15yOO0oYQ-o-wiuSyw导读：ChatGPT出现后惊喜或惊醒了很多人。惊喜是因为没想到大型语言模型（LLM,LargeLanguageModel）效果能好成这样；惊醒是顿悟到我们对LLM的认知及发展理念，距离世界最先进的想法，差得有点远。我属于既惊喜又惊醒的那一批，也是典型的中国人，中国人善于自我反思，于是开始反思，而这篇文章正是反思的结果。实话实说，国内在LLM模型相关技术方面，此刻，距离最先进技术的差距进一步加大了。技术领先或技术差距这事情，我觉得要动态地以发展的眼光来看。在Bert出现之后的一到两年间，其实国
目录一.引言二.获取文本向量1.hidden_states与last_hidden_states◆ hidden_states◆ last_hidden_states 2.LLaMA-2获取hidden_states◆modelconfig ◆getEmbedding三.获取向量Cos相似度1.向量选择2.Cos相似度3.BERT-whitening特征白化4.评估指标对比四.总结一.引言前面提到了两种基于统计的机器翻译评估方法:Rouge与BLEU，二者通过统计概率计算N-Gram的准确率与召回率，在机器翻译这种回答相对固定的场景该方法可以作为一定参考，但在当前大模型更加多样性的场景以及发散
【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等专栏详细介绍：【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识。后续会持续把深度学习涉及知识原理分析给大家，让大家在项目实操的同时也能知识储备，知其然、知其所以然、知何由以知其所以然。声明：部分项目为网络经典项目方便大家快速学习，后续会不断增添实战环节（比赛、论文、现实应用等）专栏订阅：深度学习入门到进阶专栏深度学习应用项目实战篇1.OCR综述
在当今数字化快速发展的时代，算法推荐服务已经成为行业内不可或缺的重要组成部分。这些服务，通常采用复杂的机器学习算法，可以有效地匹配用户需求，提供定制化的内容推荐。然而，算法推荐服务的广泛应用同时也带来了一系列的安全和隐私问题。因此，对这些服务进行安全评估，确保其合规性以及备案，已经成为行业趋势和必要之举。安全评估的必要性随着技术的发展，算法已经在许多领域产生了深远影响。然而，任何技术的进步都伴随着潜在的风险。对于算法推荐服务而言，其中包括：数据隐私泄露、不透明的推荐机制、过度个性化导致的信息茧房效应，以及可能的算法偏见等问题。这就使得进行全面、深入的安全评估变得至关重要。首先，数据隐私是一个需
AI发展到现在，到底是否具有了意识？前几天，由图灵奖得主Benjio参与的一个研究项目刊登上了Nature，给出了一个初步的答案：现在没有，但是未来可能有。按照这个研究中的说法，AI现在还不具备意识，但是已经有了意识的雏形。在未来的某一天，可能AI真的能像生物一样进化出全面的感知能力。然而，OpenAI和NYU，牛津大学的研究人员的一项新研究进一步表明，AI可能具有感知自己状态的能力！https://owainevans.github.io/awareness_berglund.pdf具体来说，研究人员设想了一种情况，就是在对AI进行安全性检测的时候，如果AI能知道现它完成的任务目的是为了检测
我在Swift中有以下代码:funcfoo(){letname="HelloWorld"ifnameisString{}else{}}Igettheerror:'is'testisalwaystrue我知道它永远是真的!但为什么这是一个错误？ 最佳答案 Swift通过类型推断编译你的声明，如下所示:letname:String="HelloWorld"ifnameisString{...您不能根据声明的类型来测试变量的类型，因为它始终为真，并且该事实在编译时很明显。在这种情况下，您知道确保name是一个String。Swift的静态
来源:新智源 微信号：AI-eraMeta的LLaMA模型开源，让文本大模型迎来了StableDiffustion时刻。谁都没想谁能想到，一次意外的LLaMA泄漏，竟点燃了开源LLM领域最大的创新火花。一系列表现出色的ChatGPT开源替代品——「羊驼家族」，随后眼花缭乱地登场。开源和基于API的分发之间的摩擦，是生成式AI生态系统中最迫在眉睫的矛盾之一。在文本到图像领域，StableDiffusion的发布清楚地表明，对于基础模型来说，开源是一种可行的分发机制。然而，在大语言模型领域却并非如此，这个领域最大的突破，比如GPT-4、Claude和Cohere等模型，都只能通过API获得。这些模
给大家一个小建议，先打靶场练练手，再实战找目标打，因为实战是要快速完成的。我这里就是个例子，之前知道个大概，比较生手，一边打别人一边记录，打到一半别人就把网页关了。只能说太菜太慢。[手动狗头]靶场搭建 下载地址：http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/3/直接点击下载新增VMnet2网卡web：需要配置两张网卡，分别是外网出访NAT模式和内网域环境仅主机模式下的VMnet2网卡。PC：跟web一样，也是需要配置两张网卡，分别是外网出访NAT模式和内网域环境仅主机模式下的VMnet2网卡。DC：只是内网网段，所以只需配置仅主机模式靶场的web
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