文章目录动机数据组成模型框架模型评估北大团队发布首个的中文法律大模型落地产品ChatLaw，为大众提供普惠法律服务。模型支持文件、语音输出，同时支持法律文书写作、法律建议、法律援助推荐。github地址：https://github.com/PKU-YuanGroup/ChatLawChatlaw官网（体验地址）：https://www.chatlaw.cloud/论文地址：ChatLaw:Open-SourceLegalLargeLanguageModelwithIntegratedExternalKnowledgeBases动机ChatGPT带来的LLM浪潮席卷了各个垂直领域，如医疗，金融
当它们具有不同的URL时，以下内容如何产生此错误？@Path("/job/{empId}/empProfile")publicEmpProfileResourcedelegateToEventProfileResource(){EmpProfileResourceresource=newEmpProfileResource();locator.inject(resource);returnresource;}@Path("/job/{empId}/empTask")publicEmpTaskResourcegetClientLevelAttendees(@PathParam("clie
一、搭建自己的大模型助手大型模型的出现为许多领域带来了革命性的变化，从自然语言处理到计算机视觉，甚至是医学和金融领域。然而，对于许多开发者来说，使用一些开源的模型进行实验和应用却是一个挑战，因为它们通常需要昂贵的硬件资源来运行。大多数情况下，使用这些模型需要拥有一台配备高性能GPU的服务器，而这往往是一项昂贵的投资。而OpenRouter为使用者提供了部分开源模型的实现，可以通过API免费使用，主要聚焦在7B规模大小的模型，比如谷歌的gemma-7b，MistralAI的mistral-7b-instruct，一定程度避免了自己去部署大模型的成本。本文就基于OpenRouter中免费模型接口的
🎈个人主页：豌豆射手^🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏🤗收录专栏：机器学习🤝希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！【机器学习】样本、特征、标签：构建智能模型的三大基石一样本：数据的基础单位1.1概念1.2样本的重要性二特征：数据的表达与描述2.1概念2.2特征重要性三标签：学习的目标与方向3.1概念3.2标签的重要性四类比五、样本、特征与标签的协同作用总结引言:在机器学习的世界里，数据是驱动模型训练和性能提升的核心要素。而在这浩渺的数据海洋中，样本、特征和标签无疑构成了最为关键的三大基石。它们相互关联、相互作用，共同构建起了智能模型的骨架和灵魂。本文将深入
欢迎来到文思源想的ai空间，这是技术老兵重学ai以及成长思考的第13篇分享！最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深，今日就专题盘点一下三种大模型架构理论，同时做一个简单对比。1Encoder-Only架构Encoder-Only架构，也被称为单向架构，仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是BERT相关的模型，例如BERT、RoBERT和ALBERT等。Encoder-Only架构的核心思想是利用神经网络对输入文本进行编码，提取其特征和语义信息，并将编码结果传递给后续的
前言2024年2月16日凌晨,OpenAI发布了首个视频生成模型Sora,效果炸裂,虽然不是大家期待已久的GPT-5,但意义我觉得不亚于一年前发布的GPT-4。对比AI视频里Runway、Pika、Google和Meta这些主流玩家，Sora的特别之处在于：能够生成具有多个角色、特定类型动作和主题背景的复杂视频，时长为一分钟的高保真视频。可以在单个生成的视频中创建多个镜头，模拟复杂的摄像机运镜，同时准确地保持角色和视觉风格。最重要的是，它不仅理解用户在prompt中要求的内容，还能自己理解这些事物在现实世界中的存在方式。以下是本篇文章正文内容为报告翻译版，Sora详细的技术报告刚OpenAI发
自2022年GPT（GenerativePre-trainedTransformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而，生态环境领域
Gemma概述2024年，2月21日，谷歌正式对外发布开源大模型Gemma。谷歌发布的Gemma包含Gemma2B和Gemma7B，参数规模分别为20亿和70亿，参数规模并不大，谷歌将这两个模型归为轻量级开放模型系列，2B版本甚至可直接在笔记本电脑上运行。在此之前，谷歌在2023年12月首次对外发布Gemini大模型时，对外公布了Ultra、Pro、Nano三个版本，并称“这些是进入Gemini时代第一个模型，也是GoogleDeepMind成立时的愿景。”实际上，在2023年更早些时候谷歌发布的Pixel8Pro，已经因显著的AI特性被视为划时代的智能手机，站稳AI手机潮头后的谷歌，又将Ge
【导读】在当今软件开发和科学研究领域，项目的复杂性日益增加，提升研发效率已成为行业迫切需求。本文深入探讨了大模型技术在研发效率提升方面的应用与实践，以实战摸索的方式，真实揭示了大模型究竟能够如何助力企业实现数智化转型。本文精选自《新程序员 007：大模型时代的开发者》，《新程序员007》聚焦开发者成长，其间既有图灵奖得主JosephSifakis、前OpenAI科学家JoelLehman等高瞻远瞩，又有对于开发者们至关重要的成长路径、工程实践及趟坑经验等，欢迎大家点击订阅年卡。作者|孟伟责编|唐小引出品|《新程序员》编辑部随着软件开发和科学研究的复杂性不断增加，人们对提高编程及研发效率的需求也
前言Animatediff是一个有效的框架将文本到图像模型扩展到动画生成器中，无需针对特定模型进行调整。只要在大型视频数据集中学习到运动先验知识。AnimateDiff就可以插入到个性化的文生图模型中，与Civitai和Huggingface的文生图模型兼容，也可以与自己微调的大模型兼容。摘要 随着文本到图像模型（例如，StableDiffusion[22]）和相应的个性化技术的进步DreamBooth[24]和LoRA[13]等产品，每个人都可以以可承受的成本将他们的想象力体现成高质量的图像。因此，对图像动画技术的需求很大，可以进一步将生成的静态图像与运动动态相结合。在本报告中，我们提出
