本文首发于公众号：Hunter后端原文链接：在Windows上利用Qwen大模型搭建一个ChatGPT式的问答小助手最近ChatGPT式的聊天机器人比较火，可以提供各种问答功能，阿里最近推出了Qwen1.5系列的大模型，提供了各个参数版本的大模型，其中有一些参数量较小的模型，比较适合我们这种穷*用于尝试一下手动运行大模型。今天我们就使用Qwen1.5大模型来尝试一下，自己搭建一个问答小助手。1、配置首先介绍一下搭建的环境，8g内存，4gGPU显存，win10系统，所以如果配置等于或高于我这个环境的也可以轻松实现这一次的搭建过程。下面是搭建成功后一些问答的效果展示：其中，因为显存限制，我这边分别
2024年AI辅助研发趋势随着人工智能技术的持续发展与突破，2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计，从软件开发到材料科学，AI正逐渐渗透到研发的各个环节，变革着传统的研发模式。在这一背景下，AI辅助研发不仅提升了研发效率，降低了成本，更在某种程度上解决了复杂问题，推动了科技进步。2024年，随着AI技术的进一步成熟，AI辅助研发的趋势将更加明显，其潜力也将得到更广泛的挖掘和应用。方向一：AI辅助研发的技术进展探讨2024年AI辅助研发领域的技术突破和创新，如深度学习、强化学习、生成模型等技术在研发中的应用，以及这些技术如何推动研发效率的提升。方向二：行业应用
城乡居民基本医疗信息管理系统目录目录基于Springboot的城乡居民基本医疗信息管理系统设计与实现一、前言二、系统设计三、系统功能设计 1、病例管理2、医院资讯信息管理3、医院资讯类型管理四、数据库设计五、核心代码六、论文参考七、最新计算机毕设选题推荐八、源码获取：博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。🍅文末获取源码联系🍅基于Springboot的城乡居民基本医疗信息管理系统设
转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开源框架成功的微调出来我想要的结果。服务器环境阿里云PAI平台开源库下载在服务器上通过git一键下载即可：ChatGLM-6B下载直接在服务器上，通过魔塔社区的sdk下载代码一键下载即可：我加了一句代码打印出下载地址，然后通过mv命令拷贝到指定路径下。#模型
什么是RAGLLM会产生误导性的“幻觉”，依赖的信息可能过时，处理特定知识时效率不高，缺乏专业领域的深度洞察，同时在推理能力上也有所欠缺。正是在这样的背景下，检索增强生成技术（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）应时而生，成为AI时代的一大趋势。RAG通过在语言模型生成答案之前，先从广泛的文档数据库中检索相关信息，然后利用这些信息来引导生成过程，极大地提升了内容的准确性和相关性。RAG有效地缓解了幻觉问题，提高了知识更新的速度，并增强了内容生成的可追溯性，使得大型语言模型在实际应用中变得更加实用和可信。一个典型的RAG的例子：这里面主要包括包括三个基本步骤：索引
最近比赛需要，所以特出一期建立知识图谱和相关知识问答的教程整个过程需要用到工具Neo4j，这在我以前的博客中讲到怎么部署详情请看：Neo4j部署教程如果想快速入门Neo4j请点击这里：Neo4j快速入门此项目的github地址参考的刘焕勇项目地址一.构建数据集最终的数据格式：{"name":"八阵图","author":"杜甫","dynasty":"唐","category":"五言绝句","content":"功盖三分国,名成八阵图。（名成一作：名高）江流石不转,遗恨失吞吴。","trans":"三国鼎立你建立了盖世功绩,创八阵图你成就了永久声名。任凭江流冲击,石头却依然如故,遗憾的是刘备
1.背景介绍虚拟现实(VirtualReality,VR)技术在过去几年里取得了显著的发展，它已经从游戏和娱乐领域扩展到医疗保健领域，为医疗保健行业带来了一系列新的诊断和治疗方法。虚拟现实技术可以帮助医生更准确地诊断病人的疾病，并为患者提供个性化的治疗方案。在这篇文章中，我们将探讨虚拟现实与医疗保健的关系，并深入讲解其中的算法原理和具体操作步骤。1.1虚拟现实技术的发展虚拟现实技术的发展可以分为以下几个阶段：1960年代：早期虚拟现实研究1960年代，虚拟现实技术的研究开始出现，这时候的虚拟现实主要是通过计算机生成的图形和声音来模拟现实世界。这些技术主要用于军事和研究领域。1990年代：虚拟现
在当今信息爆炸的时代，数据的组织与检索变得日益重要。知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具，为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库，从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。首先，系统概览本系统的核心是一个电影领域的知识图谱问答和展示平台，其背后依托的是强大的Neo4j图数据库。整个平台是基于Python的Django框架搭建的，能够提供用户友好的Web界面和交互体验。为了方便用户快速上手，系统包含了详细的README.md文件，引导用户完成必要的初始化和配置工作。系统自带了一份丰富的电影数据集，并且提供了初始化数
目录前言项目背景设计思路区块链技术代理重加密病例存储数据集实验结果更多帮助前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。 🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦! 大家好,这里是海浪学长计算机毕设专题,本次分享的课题是 🎯基于区块链的医疗记录病例存储系统项目背景 医疗记录和病例的安全存
本期介绍一种基于训练后鹦鹉关键行为的高效优化方法——鹦鹉优化器(ParrotOptimizer,PO)。该成果于2024年2月发表在中科院2区topSCI期刊ComputersinBiologyandMedicine（IF=7.7）1、简介鹦鹉优化器（PO）是一种受训练有素的PyrrhuraMolinae鹦鹉观察到的关键行为启发的高效优化方法。该研究以定性分析和综合实验为特色，展示了鹦鹉优化器在处理各种优化问题时的独特特征。性能评估包括在35个函数上对所提出的PO进行基准测试，包括来自IEEECEC2022测试集的经典案例和问题，并将其与八种流行算法进行比较。结果生动地突出了PO在其探索性和开
