ChatGPT等通用大模型支持的功能成百上千，但是对于普通日常用户来说，智能写作一定是最常见的，也是大模型最能真正帮上忙的使用场景之一。尽管大模型经常能写出看起来像模像样的文字，但是大多数情况下内容的创意程度和文风都经不起深究。尤其是在创作领域，大模型常见的“GPT文风”更是让利用大模型进行创意写作看起来简单，实际却困难重重。近日，波形智能的大模型团队发布了一款专精AI写作的专业大模型Weaver。通过写作领域专业预训练和一套创新性的数据生成和Alignment算法，Weaver在写作领域的各种任务上均取得了领先GPT-4和众多中文通用大模型的效果，尤其是在生成内容的创意性和文风质量上大幅领先
目录一、下载并加载中文数据集二、中文数据集处理1、数据格式2、数据集处理之tokenizer训练格式1）先将一篇篇文本拼凑到一起（只是简单的拼凑一起，用于训练tokenizer）2）将数据集进行合并3、数据集处理之模型（llama2）训练（train.py）格式三、训练一个tokenizer四、使用训练的tokenizer预编码输入数据五、训练llama2模型1、修改参数1）vocab_size2）max_seq_len与batchsize3）token2、模型训练3、模型读取与转换1)python读取bin模型2）python读取pt模型并转为bin4、模型推理1）代码与模型2）编译运行五、
上一篇已经讲解了如何构建自己的私人GPT，这一篇主要讲如何让GPT支持中文。privateGPT本地部署目前只支持基于llama.cpp的gguf格式模型，GGUF是llama.cpp团队于2023年8月21日推出的一种新格式。它是GGML的替代品，llama.cpp不再支持GGML。本文主要采用国产YI-34B-CHAT模型。1.模型下载yi模型下载：TheBloke/Yi-34B-Chat-GGUF·HuggingFace下载后放置在models文件夹下embedding模型下载：BAAI/bge-small-en-v1.5·HuggingFace下载后放置在models/cache文件夹
使用theboost::localedocumentation中的示例代码，我无法获得以下内容以正确标记中文文本:usingnamespaceboost::locale::boundary;boost::locale::generatorgen;std::stringtext="中華人民共和國";ssegment_indexmap(word,text.begin(),text.end(),gen("zh_CN.UTF-8"));for(ssegment_index::iteratorit=map.begin(),e=map.end();it!=e;++it)std::cout这拆分了中
在竞技场超车GPT-4的Bard“抓住势头”，刚刚释出重大更新：一是集成的GeminiPro全面铺开，新增40多种语言支持，包括中文在内（之前只能用英文）。并且这些语言全部支持二次检查，也就是回答完了再主动验证一遍答案的正确性。△点击“G”图标即可开始二是终于能生成图像了。要知道，Bard诞生近一年都不支持，现在直接可用谷歌最强的Imagen2开始创作，且是免费的那种。赶紧来瞧瞧。Bard文生图终于来了虽然是免费使用，但目前Bard只支持英文指令来进行画图创作。效果看起来还是很不错的，两张官方示例图感受一下这拉满的细节：提示词：一位老年亚洲男模特剪影的侧面时尚头像，右侧有红色背光，左侧有青色背
如何临时显示文件快照，同时隐藏注释和空行？目的是在密集的页面格式中捕获C++函数(例如)。一种方法是使用全局命令过滤掉注释行:g!/\/\/但随后语法高亮显示和移动控件消失了。Vim的折叠功能是完成这项工作的一种方式，但它只会将几个连续的注释减少到一行，这在视觉上是有干扰的。无论如何，折叠对于隐藏类似C的长注释仍然很有用，例如::setfoldmethod=marker:setfoldmarker=/*,*/但我没能在一个命令中轻松折叠C(/.../)和C++(//...)注释。理想的技巧是:隐藏(不仅仅是在一行中折叠)注释和空行，也许在第一列用一个字符表示隐藏线，处理C和C++注释，
1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时，分词与倒排索引是两个关键的概念，理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词（Tokenization）：」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中，分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点：分词器（Tokenizer）：Elasticsearch使用分词器来将文本拆分为词汇单元。常见的分词器包括标准分词器（standardtokenizer）、较为灵活的字母分词器（lettertokenizer）、模式分词器（patterntokenizer）等
专属领域论文订阅关注{晓理紫|小李子}，每日更新论文，如感兴趣，请转发给有需要的同学，谢谢支持如果你感觉对你有所帮助，请关注我，每日准时为你推送最新论文。分类:大语言模型LLM视觉模型VLM扩散模型视觉导航具身智能，机器人强化学习开放词汇，检测分割==roboticagent==标题:TheConversationistheCommand:InteractingwithReal-WorldAutonomousRobotThroughNaturalLanguage作者:LinusNwankwo,ElmarRueckertPubTime:2024-01-22Downlink:http://arxi
根据页面显示，OpenAI现已推出ChatGPT的多语言功能Alpha版测试，允许用户选择不同语言的界面进行交互。如下图所示，ChatGPT会检测系统当前所使用的语言，并提示用户进行语言切换。用户也可通过设置页面选择其他语言。目前，OpenAI提供了中文、日语、法语、意大利语、葡萄牙语、德语、俄语等选项。需要注意的是，当前版本仅支持交互页面的中文显示，而默认语言仍然是英文。个人简介👋你好，我是Lorin洛林，一位Java后端技术开发者！座右铭：Technologyhasthepowertomaketheworldabetterplace.🚀我对技术的热情是我不断学习和分享的动力。我的博客是一个
Docker上安装Elasticsearch、Kibana和IK分词器随着大数据和日志管理的兴起，Elasticsearch和Kibana成为了许多开发者和系统管理员首选的工具，我接下来使用的版本是8.11.0，我实测测试过都能成功安装的版本有：7.6.2、8.1.0、8.6.0等。安装ElasticsearchDocker仓库官网步骤一：创建Docker网络为了让Elasticsearch和Kibana能够相互通信，我们需要创建一个Docker网络。使用以下命令创建一个名为es-network的网络：dockernetworkcreatees-network步骤二：创建Elasticsear
