大家好，今天给大家带来一篇Agent微调实战文章Agent（智能体）是当今LLM（大模型）应用的热门话题[1]，通过任务分解（taskplanning）、工具调用（toolusing）和多智能体协作（multi-agentcooperation）等途径，LLMAgent有望突破传统语言模型能力界限，体现出更强的智能水平。在这之中，调用外部工具解决问题成为LLMAgent必不可缺的一项技能，模型根据用户问题从工具列表中选择恰当的工具，同时生成工具调用参数，综合工具返回结果和上下文信息总结出答案。通过调用外部工具，LLM能够获取到实时、准确的知识，大大降低了生成中的幻觉（hallucination
在我们使用FlinkSQL客户端执行sql的时候，报下图错误：FlinkSQL>CREATETABLEtest_input(> idSTRINGprimarykey,> nameSTRING,> typeSTRING>)WITH(> 'connector'='jdbc',> 'url'='jdbc:mysql://localhost:3306/cdc',> 'username'='root',> 'password'='root',> 'table-name'='cdc_test'>);[INFO]Executestatementsucceed.FlinkSQL>select*fr
zhayujie/chatgpt-on-wechat:WechatrobotbasedonChatGPT,whichusingOpenAIapianditchatlibrary.使用大模型搭建微信聊天机器人，基于GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/LinkAI，支持个人微信、公众号、企业微信部署，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于知识库定制专属机器人。(github.com)一、前提：需要安装好 docker 及 docker-compose，安装成功的表现是执行 docker-v 和 docker-composeversion (或dockerc
我正在尝试提供通用javax.cache合规适配器课程javax.cache.configuration.FactoryBuilder检索然后由该工厂使用ignite实例化缓存。所描述的问题可能会使用ApacheIGNITE，但是，我认为这不一定与IGNITE有关，而是与Java中的仿制药和封闭方式有关。点火CacheStoreAdapter接口是从javax.cache.CacheLoader和javax.cache.CacheWriter我正在提供适配器实现。该实现需要两种用于缓存键和值的（通用）类型，以及值类引用才能实例化适配器中的值。参见部分课程MyCacheAdapter以下。pub
我需要在C++中实现工厂类，但是当我思考这个问题时，我发现了一个我无法解决的大问题，我发现周围所有的工厂实现示例都存在相同的缺陷方法。可能是我错了，但请告诉我原因。所以这是简单的“典型”工厂实现，它允许我在不更改工厂类的情况下注册新对象。//fruit.hclassFruit{protected:intcount;public:Fruit(intcount):count(count){}virtualvoidshow()=0;};//factory.h/**singletonfactory*/classFactory{typedefFruit*(*FruitCreateFunction
摘要 Twitter机器人检测已成为一项日益重要和具有挑战性的任务，以打击在线虚假信息，促进社会内容审查，并维护社会平台的完整性。 虽然现有的基于图表的Twitter机器人检测方法取得了最先进的性能，但它们都是基于同质性假设的，即假设拥有相同标签的用户更有可能被连接，这使得Twitter机器人很容易通过跟踪大量真实用户来伪装自己。 为了解决这个问题，我们提出了HOFA，一种新的基于图形的Twitter机器人检测框架，它使用面向同质性的图形增强模块(Homo-Aug)和频率自适应注意模块(FaAt)来对抗异种伪装的挑战。 具体来说，Homo
近日，源2.0开源大模型与LLaMA-Factory框架完成全面适配，用户通过LLaMA-Factory，即可快捷、高效地对不同参数规模的源2.0基础模型进行全量微调及高效微调，轻松实现专属大模型。LLM（大语言模型）微调，是指在大模型的基础上，针对特定任务或领域进行调整和优化，以提升模型的性能和表现，有效的微调方案与工具也正是解决基础大模型落地私有领域的一大利器。基于开源大模型的微调，不仅可以提升LLM对于指令的遵循能力，也能通过行业知识的引入，来提升LLM在专业领域的知识和能力。当前，业界已经基于LLM开发及实践出了众多的微调方法，如指令微调、基于人类反馈的强化学习（RLHF，Reinfo
当我尝试使用REST保证框架执行脚本时，我会遇到错误。请指导我解决同样的问题。我用下面的罐子Javaversion-8rest-assured-2.8.0json-path-2.8.0hamcrest-all-1.3commons-lang3-3.0json-schema-validator-2.2.0>FAILED:foojava.lang.NoClassDefFoundError:io/restassured/mapper/factory/GsonObjectMapperFactoryatio.restassured.config.RestAssuredConfig.(RestAssure
前言该论文的标定间比较高端，一旦四轮定位后，可确定标定板与车辆姿态。以下为本人理解，仅供参考。工厂标定，可理解为车辆相关的标定，不涉及传感器间标定该标定工具不依赖opencv；产线长度一般2.5米FactoryCalibrationTools：四轮定位+多位姿标定板1、CalibrationBoardSetupTools1）根据传感器安装位姿，生成标定板放置范围2）检测当前环境标定板姿态是否合适2、Calibrationboarddetection：1）标定线可使用5种类型标定板[chessboard,circleboard,verticalboard,arucomarkerboard,and
对于以下工厂定义，列order需要是顺序的。已经有一个列id这是自动插入的。第一行order应该开始1和每一行order应该是下一个数字（1,2,3，ETC。）$factory->define(App\AliasCommand::class,function(Faker\Generator$faker){return['user_id'=>App\User::inRandomOrder()->first()->id,'command'=>$faker->word,'content'=>$faker->sentence,'order'=>(App\AliasCommand::count())?A
