作者|王瑞平审校|云昭51CTO读者成长计划社群招募，咨询小助手（微信号：TTalkxiaozhuli）最近出现的人工智能产品五花八门、功能各异，从文本输出到绘画、视频、音频。这些人工智能工具将艺术创作变得形象生动，展现出用AI描绘的另一个世界。绘画作为一种熟悉而有趣的表达方式，能够将生活变得色彩斑斓。在创作绘画的同时，我们同样希望将讨人喜欢的静态角色变成动画，使其能够在书页上“走动”，甚至还有书籍和电视剧讲述了这种幻想。不幸的是，实现这样的效果相当困难！通过创建图形产生运动错觉(如，翻页书)呈现出的效果往往很乏味，新用户使用现有的动画工具又很困难。因此，许多绘画角色仍在纸面上保持静态。前不久
LLMs之Vicuna：在Linux服务器系统上实Vicuna-7B本地化部署(基于facebookresearch的GitHub)进行模型权重合并(llama-7b模型与delta模型权重)、模型部署且实现模型推理全流程步骤的图文教程(非常详细)导读：因为Vicuna的训练成本很低，据说只需要$300左右，所以，还是有必要尝试本地化部署一下Vicuna-7B。根据论文描述，>>关于Vicuna-13B的推理效果，优于LLaMA-13B和Alpaca-13B，据说达到了ChatGPT的90%以上的能力。>>关于Vicuna-13B的评估，该方法是对各个模型Alpaca、LLaMA、ChatGP
我在OSX、Windows和Ubuntu下使用IntelliJIDEA14几个月，发现键盘映射MacOSX10.5+更适合我，并希望在所有平台下保持相同的体验。OSX有五个修饰键:Shift、CapsLock、Control、Option和Command，而Windows/Ubuntu只有四个:Shift、CapsLock、Control和Alt。如果我想在Windows/Ubuntu下使用MacOSX10.5keymap，那么我需要将一个键映射到Command键，它起着很大的作用。在Ubuntu下，我使用xmodmap将Windows键重新映射到Meta键，但我找不到如何在Windo
大语言模型因其强大而通用的语言生成、理解能力，展现出了成为通用智能体的潜力。与此同时，在开放式的环境中探索、学习则是通用智能体的重要能力之一。因此，大语言模型如何适配开放世界是一个重要的研究问题。北京大学和北京智源人工智能研究院的团队针对这个问题提出了LLaMA-Rider，该方法赋予了大模型在开放世界中探索任务、收集数据、学习策略的能力，助力智能体在《我的世界》（Minecraft）中自主探索获取知识并学习解决各种任务，提升智能体自主能力和通用性。自主探索开放世界论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.08922代码链接：https://github.com/PKU-
参考：本项目 https://github.com/PromtEngineer/localGPT模型 https://huggingface.co/TheBloke/Llama-2-7B-Chat-GGML云端知识库项目：基于GPT-4和LangChain构建云端定制化PDF知识库AI聊天机器人_Entropy-Go的博客-CSDN博客 1.摘要 相比OpenAI的LLMChatGPT模型必须网络连接并通过APIkey云端调用模型，担心数据隐私安全。基于Llama2和LangChain构建本地化定制化知识库AI聊天机器人，是将训练好的LLM大语言模型本地化部署，在没有网络连接的情
故事的主人公，是华人软件工程师EricYu。2016年，经过谷歌、Meta、Palantir的一些面试后，Yu收到了Facebook软件工程师的录用offer。当时他正在回家的航班上，那一刻，成功的喜悦让他感觉自己到达了顶峰。几天后，谷歌的Offer也来了。Yu在学生时代非常努力，两个Offer是最好的回报。随后，他开始在Facebook和谷歌之间左右为难。在那时，Facebook更像一家初创公司，而谷歌更像一家企业。Yu也非常喜欢Facebook的校园，所以他选择了Facebook。入职后的头一年半，Yu的体验很好。作为一名刚毕业的大学生，他每天都对自己的工作充满期待和兴奋。然而两年半后，他
关于Llama下载相关-小白踩坑1、直接在官网申请（需要梯子）：https://ai.meta.com/llama/https://ai.meta.com/llama/申请的时候注意一定要点击下一步，我在这个上面踩过坑，申请过九九八十一次，一直没有收到邮件，结果就是因为…没有点击下一步（没文化真可怕，对英语单词不敏感）2、huggingface上面也是有很多链接meta-llama(MetaLlama2)(huggingface.co)https://huggingface.co/meta-llama3、GPU安装过程可以参考：Llama2模型申请与本地部署详细教程_哔哩哔哩_bilibili
随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能
虽然Meta的Llama2在AI领域引起了广泛关注，但34b模型却缺席了相当长一段时间。对于许多人来说，这个34b模型是运行本地LLM的理想选择，因为它与使用4位量化的单个4090GPU兼容。我一直在热切地等待Meta发布这个特定的模型。幸运的是，Meta最近推出了CodeLlama，这是一个针对编码相关任务训练的专门模型。然而，根据他们的论文，由于原始Llama2模型是在2t个令牌上训练的，因此它在原始Llama2的34b个令牌上额外训练了500b个令牌。Codellama仅在训练期间添加了额外的500b令牌，并且从概念上讲将针对各种下游领域进行进一步微调。在这篇博文中，我将引导您完成微调C
上期文章我们实现了Llama2-chat-7B模型的云端部署和推理，本期文章我们将用“LangChain+Llama2”的架构打造一个定制化的心灵疗愈机器人。有相关知识背景的读者可以直接阅读「实战」部分。01 背景1.1微调vs.知识库由于大模型在垂直行业领域的问答效果仍有待提升，因此，领域知识的注入成为了最直接的解决方案之一。知识注入方法可以分为领域微调（Fine-tuning）和外挂知识库（KnowledgeBase）两种。1. 领域微调微调是通过少量特定用例的增量数据对基础模型进行进一步训练，改变其神经网络中的参数权重。微调适用于任务或域定义明确，且有足够的标记数据的
