有了大型语言模型的加持，开发者可以实现很多全新的功能，适应更广泛的应用场景。甚至LLM本身就具有编码能力，可以把自然语言指令直接转成代码，用户只需要提出想法、创意就能自动生成一个应用程序。而作为大型语言模型开发框架的两大巨头，LangChain和DemoGPT最近官宣开展深度合作，用户可以利用LangChain用自然语言来构建、生成一个应用程序，然后在DemoGPTMarketplace上进行展示、交换，与目标用户进行互动，获取社区反馈，并最终将应用程序进行变现。图片也就是说，基本不用写代码，只需要一个足够好的创意，就可以躺着挣钱了！DemoGPT：LangChain应用的新战场DemoGPT
在ChatGPT引领的大型语言模型时代，一个绕不过去的话题就是「基于人类反馈的强化学习」（RLHF），不仅提升了语言模型的性能，也将人类社会的价值观注入到模型中，使得语言模型能够帮助用户解决问题，提高模型的安全性。不过在ChatGPT之后，大量模型和相关技术不断发布，RLHF也早已更新换代，并衍生出来一些无需人工的微调方法，效果提升也很明显。最近，LightningAI创始人、AI研究大牛SebastianRaschka发表了一篇博客，描述了Llama2中的RLHF机制和原版相比做出了哪些改变和提升，还介绍了几个RLHF算法的替代方案。经典LLM的训练流程目前最先进的、基于Transforme
授权声明：本文基于九天Hector的原创课程资料创作，已获得其正式授权。原课程出处：九天Hector的B站主页，感谢九天Hector为学习者带来的宝贵知识。请尊重原创，转载或引用时，请标明来源。全文共6000余字，预计阅读时间约13~20分钟|满满干货，建议收藏！本文目标：理解大模型(LLM）的涌现能力及推理能力，熟悉提示工程的入门提示方法，明确一个工业级的提示流程(重要)一、大语言模型(LLM)的涌现能力在GPT没有爆火之前，大家一直以来的共识都是：模型的规模越大，模型在下游任务上的能力越强。LLM原始训练目标是为了生成自然、连贯的文本，因为其本身接受了大量的文本进行预训练，所以根据提示补全
目录01背景02Demo演示03思路 3.1ChatGPT+代码生成工具结合模式
准备工作：安装vicuna之前需要做一些准备工作，比如：git、python3、升级openssl等1、Git安装因为要克隆项目源码所以要安装，安装过程很简单yuminstallgit，这里不做过多介绍。如果不安装git也可以，项目源码可以去官网直接下载zip包。2、升级openssl为什么要先升级openssl?因为我先安装的python-3.10.11，后来发下openssl版本太低，导致又重新安装一般python。我这里安装的版本是openssl-1.1.1q，openssl-1.x最新版的是openssl-1.1.1s。判断是否需要升级，先执行opensslversion看看版本是否低
AI大模型LLM的基础概念、核心算法原理数学模型和发展历史及其应用领域LLM（LargeLanguageModel）是一种大型自然语言处理模型，它基于深度学习技术，通过大规模预训练和微调的方式来完成各种自然语言处理任务。下面我们简要介绍LLM模型的发展历史以及应用领域。在过去的几年中，许多研究人员不断地探索着更加高效的深度学习算法和模型架构。其中，LLM模型的发展历程也非常值得关注。文章目录AI大模型LLM的基础概念、核心算法原理数学模型和发展历史及其应用领域1.LLM的发展历程预训练语言模型GPT模型时代GPT-2模型时代LLM模型时代2.AI大模型LLM领域的核心算法原理和数学模型公式算法
FastChat是一个开放平台，用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人。核心功能包括：最先进模型（例如，Vicuna）的权重、训练代码和评估代码。具有WebUI和OpenAI兼容RESTfulAPI的分布式多模型服务系统。Fastchat项目持续更新中，后续还未跟进，有兴趣请参看项目地址项目地址:GitHub-lm-sys/FastChat:Anopenplatformfortraining,serving,andevaluatinglargelanguagemodels.ReleaserepoforVicunaandFastChat-T5.体验地址:https://chat.lms
近年来，大型语言模型（LLM）在自然语言领域（NLP）掀起了革新的狂潮，在大规模、高质量数据训练的驱动下，LLM在多种领域都展现出卓越的性能。LLMs的崛起不仅让我们重新审视了自然语言的处理方式，更是为多个领域注入了革新的“新鲜血液”。值得注意的是，近期像ChatGPT、BLOOM、Llama这样的LLM正在大量涌现与飞速进化，令人叹为观止。更令人兴奋的是，国内多个优秀模型，如Ziya-LLaMA、ChatGLM、baichuan等，也在LLM的世界舞台上崭露头角。这一潮流不仅见证了LLM不断涌现和更新迭代，还展示了它们在医疗健康领域的巨大潜力。在这一浪潮中，放射学NLP领域备受瞩目，LLM在
从2022年12月以来，chatGPT 的横空出世掀起了新一波的 AI 浪潮，热度一直居高不下直到现在。半年时间里，从底层模型 API 到上层应用的生态逐渐建立，经过一轮轮迭代不断完善创新。本文将结合开源框架和应用程序，从工程师的角度，与大家讨论如何对大语言模型进行封装和应用，并从工程层面解决现有问题，搭建完整可商用的 AI 应用程序。LLM，LargeLanguageModel，即大语言模型。这个“大”是说参数量大（通常数十亿个权重或更多），是一种语言模型的概念。为了更深入理解，我们选用OpenAI 公司的 GPT 模型进行讨论。本文实验都在 GPT3.5 的模型上进行（GPT4 太贵了）。
AIVtuber✨AIVtuber✨AIVtuber是一个由ChatterBot/GPT/Claude/langchain本地or云端/chatglm/text-generation-webui做为"大脑"驱动的虚拟主播（Live2D），可以在Bilibili/抖音/快手直播中与观众实时互动或者直接在本地和您进行聊天。它使用自然语言处理和文本转语音技术(Edge-TTS/VITS-Fast/elevenlabs)生成对观众问题的回答并可以通过so-vits-svc/DDSP-SVC变声；另外还可以通过特定指令协同StableDiffusion进行画图展示。并且可以自定义文案进行循环播放。视频教
