我们正迈入一个由大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）驱动的AI新时代，LLM在诸如客户服务、虚拟助理、内容创作、编程辅助等各类应用中正发挥着越来越重要的作用。然而，随着LLM规模不断扩大，运行大模型所需的资源消耗也越来越大，导致其运行也越来越慢，这给AI应用开发者带来了相当大的挑战。为此，英特尔最近推出了一个名为BigDL-LLM[1]的大模型开源库，可助力AI开发者和研究者在英特尔® 平台上加速优化大语言模型，提升大语言模型在英特尔® 平台上的使用体验。下面就展示了使用BigDL-LLM加速过的330亿参数的大语言模型Vicuna-33b-v1.3[2]在一台搭载英特尔
来自Meta的Llama2基础模型现已在AmazonSageMakerJumpStart中提供。我们可以通过使用AmazonSageMakerJumpStart快速部署Llama2模型，并且结合开源UI工具Gradio打造专属LLM应用。Llama2简介Llama2是使用优化的Transformer架构的自回归语言模型, 旨在用于英文领域的商业和研究用途，其context长度是Llama1代的两倍。目前提供三种参数规格（7B、13B和70B）的基础模型。（来源：https://ai.meta.com/llama/）使用SageMakerJumpStart 简化大模型的部署一站式开发平台Amaz
课程学习请来SiKi学院官网🏅欢迎点赞👍收藏⭐留言📝如有错误敬请指正！📆学游戏开发，就来siki学院✨Blender是什么blender官网：Download—blender.orgBlender是一款永久开源免费的3D创作软件，支持整个3D创作流程：建模、雕刻、骨骼装配、动画、模拟、实时渲染、合成和运动跟踪，甚至可用作视频编辑及游戏创建。Unity是什么Unity官网：Unity实时内容开发平台-实时3D引擎、2D、VR&AR可视化数据|Unity中国官网Unity是实时3D互动内容创作和运营平台[2]。包括游戏开发、美术、建筑、汽车设计、影视在内的所有创作者，借助Unity将创意变成现实。
译者|布加迪审校|重楼当您浏览Twitter、LinkedIn或新闻源上的时间轴时，可能会看到一些关于聊天机器人、LLM和GPT的内容。因为每周都有新的LLM发布，很多人都在谈论LLM。我们目前置身于一场人工智能革命，许多新应用都依赖于向量嵌入。不妨让我们更多地了解向量数据库以及为什么它们对LLM很重要。向量数据库的定义不妨先定义向量嵌入（VectorEmbedding）。向量嵌入是一种数据表示，它携带语义信息，帮助人工智能系统更好地理解数据，并能够保持长期记忆。对于任何您想学的新东西，最重要的部分是理解并记住主题。嵌入是由人工智能模型生成的，比如含有大量特征的LLM，这使得它们的表示难以管理
文章目录一.文件加载与分割二.文本向量化与存储1.文本向量化(embedding)2.存储到向量数据库三.问句向量化四.相似文档检索五.prompt构建六.答案生成LangChain+ChatGLM项目(https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM)实现原理如下图所示(与基于文档的问答大同小异，过程包括：1加载文档->2读取文档->3/4文档分割->5/6文本向量化->8/9问句向量化->10在文档向量中匹配出与问句向量最相似的topk个->11/12/13匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到prompt中->14/15提交给LLM生
👀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！🤖AIGC领域的当红炸子鸡Jasper裁员，转头聚焦AI营销Jasper是一家美国人工智能公司，乘着AIGC的东风迅速崛起，成为AI助手领域的独角兽。不过其创始人兼CEODaveRogenmoser在个人LinkedIn账号宣布，公司要裁员了。在经过了大量业务探索后，公司决定专注为大中型企业的营销团队提供AI服务，因此将裁撤其他业务线员工。不过，Dave在帖子中也说明，被裁撤的员工非常优秀并会为他们推荐新工作⋙LinkedIn@DaveRogenmoser|了解更多Jasper创业史🤖Bard悄咪咪支持中文了！Google这波
文章目录流体简介.域.创建域.直接创建.通过物体创建.域的属性.设置.液体（域类型为液体时）.扩散.网格.气体（域类型为气体时）.消融.噪波.视图显示.缓存.流.创建水.创建火与烟.流来源.初始速度.渲染火与烟.效果器.流体简介.1流体用于模拟水流，烟雾等效果2流体一共有三种类型，域，流，效果器。域.1所有的流体效果都只能在域中展示，流体效果不会超出域的范围创建域.直接创建.1新建一个立方体，放大2为立方体添加物理属性/流体，流体类型选择域3注意，液体模式的域默认是不透明的，需要进入透视模式才能看到内部的流体。勾选网格后域变透明，液体有网格，可以参与渲染。如果视图里还是不透明，尝试将时间轴归零
扩散模型已经成为了主流的文本到图像生成模型，可以基于文本提示的引导，生成高质量且内容丰富的图像。但如果输入的提示过于简洁，现有的模型在语义理解和常识推理方面都存在局限，导致生成的图像质量下降明显。为了提高模型理解叙述性提示的能力，中山大学HCP实验室林倞团队提出了一种简单而有效的参数高效的微调方法SUR-adapter，即语义理解和推理适配器，可应用于预训练的扩散模型。论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.05189开源地址：https://github.com/Qrange-group/SUR-adapter为了实现该目标，研究人员首先收集并标注了一个数据集SURD
BlenderGameEngine(BGE)是Blender3D建模和动画软件的一个内置游戏引擎。它可以创建游戏，模拟和交互式内容。安装：BlenderGameEngine已经随Blender软件一起发布，因此只需下载并安装Blender即可使用BGE。您可以在Blender官网下载最新版本。使用：打开Blender软件。在左侧面板中选择「游戏引擎」。在3D视图窗口中创建游戏场景。在「游戏」面板中配置游戏设置。在「游戏」面板中点击「开始游戏」按钮，即可在游戏视图窗口中运行游戏。示例代码：以下是一个简单的示例代码，演示如何在BlenderGameEngine中创建一个带有控制物体的移动的游戏：i
近来，大型语言模型（LLM）在各种任务中表现出色。然而，即便有卓越的任务处理能力，LLM却面临着巨大的挑战，这些挑战源于其巨大的规模和计算需求。举个例子，GPT-175B版本具有惊人的1750亿参数，至少需要320GB（使用1024的倍数）的半精度（FP16）格式存储。此外，部署此模型进行推理还需要至少五个A100GPU，每个GPU具有80GB的内存，这样才能有效地保证运行。为了解决这些问题，当下一种被称为模型压缩的方法可以成为解决方案。模型压缩可以将大型、资源密集型模型转换为适合存储在受限移动设备上的紧凑版本。此外它可以优化模型，以最小的延迟更快地执行，或实现这些目标之间的平衡。除了技术方面
