“ Meta开源 LLAMA2后，国内出现了不少以此为基座模型训练的中文模型，这次我们来看看其中一个不错的中文模型：Chinese-LLaMA-Alpaca-2 。”01—目前在开源大模型中，比较有名的是Meta的LLAMA模型系列和清华的ChatGLM模型。特别是在中文领域上，ChatGLM模型经过中文问答和对话的优化，更加符合中文使用者的偏好回答。我对ChatGLM比较关注，出来的时候就开始体验和尝试本地部署，之前有几篇关于ChatGLM的文章。ChatGLM更新：LongBench—评测长文本理解能力的数据集，支持32k上下文的ChatGLM2-6B-32K快捷部署清华大模型ChatGL

文章目录01普通的提示词模板02few-shot提示词模板Langchain是一个集成多个大语言模型的开源框架，可以使用它来快速开发大语言模型应用。本文的代码使用到的模块：fromtypingimportList,DictfromlangchainimportPromptTemplate,FewShotPromptTemplate,LLMChain,OpenAI01普通的提示词模板先来看看普通的提示词模板如何使用，效果如何：#创建大语言模型对象这里使用gpt-3.5最新的指令模型llm=OpenAI(model="gpt-3.5-turbo-instruct",temperature=0)#设

我想在mysql中检索两个日期之间的数据。开始日期:01/04/2015迄今为止:01/05/2015但我无法在单个变量中获取这些日期；我是如何得到如下所述的:$fdate=01;$fmonth=04;$tdate=01;$tmonth=05;$year=2015;我在模型中的代码:functiondate_range($fdate,$fmonth,$tdate,$tmonth,$year){$this->db->select('*');$this->db->where('DAY(order_date)>=',$fdate);$this->db->where('MONTH(order_

LLMs：Chinese-LLaMA-Alpaca-2(基于deepspeed框架)的简介、安装、案例实战应用之详细攻略导读：2023年07月31日，哈工大讯飞联合实验室，发布Chinese-LLaMA-Alpaca-2，本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，是中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持FlashAttenti

我想同步获取url的Mime类型。我不想使用NSURLConnection。就像这样:NSString*theMimeType=[selfgetMimeTypeFromURL:theURL];有什么想法吗？ 最佳答案 绝对没有理由不使用异步请求。使用NSURLConnection的委托(delegate)方法。NSString*url=...;NSURLRequest*req=[NSURLRequestrequestWithURL:[NSURLURLWithString:url]];NSURLConnection*conn=[NSU

LLMs：LangChain-Chatchat(一款可实现本地知识库问答应用)的简介(支持ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs)、安装、使用方法之详细攻略目录LangChain-Chatchat的简介1、原理图解2、文档处理实现流程3、模型支持(1)、LLM模型支持(2)、Embedding模型支持LangChain-Chatchat的安装1、镜像部署T1、基于AutoDL平台云端部署镜像第一步，注册AutoDL，并选择租赁合适的服务器套餐(按时计费)第二步，创建镜像第1个终端，启动LLM服务第2个终端，启动API服务第3个终端，启动WebUI服务T2、Docker镜像本地部署

场景我有一个应用程序，允许用户在UITableView上向上滚动以查看帖子。当他们向上滚动时，导航栏将隐藏。我使用以下SO帖子中的代码...ImitateiOS7Facebookhide/showexpanding/contractingNavigationBar问题当我尝试那里的第一个答案时，它在我第一次使用时就成功了，非常完美。在我到达它工作的地方后，我试图让我的标签栏也下降。当我摆弄我的代码时，我一定是捏造了一些东西。因为现在当我运行相同的代码时，我得到了这个不会消失的黑条。未滚动(正常)向上滚动(留下难看的黑条)我也尝试过GTScrollNavigationBar和TLYShy

问题unity加载包管理器中我的资产，报错：搜索包时出错详细问题解决方案解决方案一1登出unityHub账户2登录unityHub账户2登录unityHub账户（也可直接在此处登录）3更新业务信息并保存4再次登录原因重新登录后，UnityHub将重新加载加载包管理器中我的资产，使加载包管理器中我的资产可正常加载导入解决方案二1重启电脑2若还是遇到上述问题，尝试（多次）点击刷新原因重新启动电脑并重新登录unity后，UnityHub将重新加载加载包管理器中我的资产，使加载包管理器中我的资产可正常加载导入解决方案三尝试（多次）点击刷新原因多次点击刷新，UnityHub将重新加载加载包管理器中我的资

在本教程中，我将引导您使用Elasticsearch、OpenAI、LangChain和FastAPI构建语义搜索服务。LangChain是这个领域的新酷孩子。它是一个旨在帮助你与大型语言模型(LLM)交互的库。LangChain简化了与LLMs相关的许多日常任务，例如从文档中提取文本或在向量数据库中对它们建立索引。如果你现在正在与LLMs一起工作，LangChain可以节省你的工作时间。然而，它的一个缺点是，尽管它的文档很广泛，但可能比较分散，对于新手来说很难理解。此外，大多数在线内容都集中在最新一代的向量数据库上。由于许多组织仍在使用Elasticsearch 这样经过实战考验的技术，我决

文章目录一、背景二、方法2.1基础内容2.2数据集2.3预训练方法2.4模型尺寸三、效果四、代码4.1推理论文：ChineseCLIP:ContrastiveVision-LanguagePretraininginChinese代码：https://github.com/OFA-Sys/Chinese-CLIP出处：阿里达摩院时间：2022.11贡献：提出了ChineseCLIP，是经过在大尺度中文图像-文本对儿的两阶段预训练一、背景CLIP的成功极大地促进了对比学习在视觉-语言模型预训练上的研究和应用不同于传统生成式预训练，CLIP是一种基于对比学习的模型，在从网络上收集的约4亿个image