最近在学习OCI的生成式AI相关方面的内容,对相关内容做一下整理,内容涉及LLM基础、LLM架构、提示(Promot)、微调(fine-tuning)、各种模型、OCI的生成式AI、RAG,及向量数据库等等。争取写出一个系列的内容。
表单设计本次由.net core 迁移至java,java版基于 jfinal+mysql表单设计2.1 实现优化使用mysql数据库,可输入表名即可从数据中生成文本框当前layui版本:v2.6.4,本次优化表单设计新增文本框样式可更具实际情况设置文本框大小,优化时间选择,当文本框为datetime时,调用layui的时间选择组件。宗旨:高度灵活、以不变应万变。
在mysql命令行环境下执行: sql语句+INTO OUTFILE +文件路径/文件名 +编码方式(可选)
PHP 备份 mysql 数据库的源代码,在完善的 PHP+Mysql 项目中,在后台都会有备份 Mysql 数据库的功能,有了这个功能,对于一些不便自己写shell脚本备份的VPS来说,就不用使用 FTP 或者使用 mysql 的管理工具进行 mysql 数据库备份下载,非常方便。
外链网盘 一款PHP网盘与外链分享程序。 支持所有格式文件的上传,可以生成文件外链、图片外链、音乐视频外链,生成外链同时自动生成相应的UBB代码和HTML代码 支持文本、图片、音乐、视频在线预览,这不仅仅是一个网盘,更是一个图床亦或是音乐在线试听网站。 支持本地、腾讯云、又拍云、华为云OBS存储,支持自定义本地存储路径。 支持图片违规检测,对接阿里云内容安全服务,支持开启视频文件人工审核。 服务器环境需求 Mysql 5.6 + PHP 7.0以上 ---- 首页 图片 ----
生产环境需要做归档的任务有十几个,如果要知道每个归档任务成功与否、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个查看日志,非常枯燥的重复劳动,那是否有办法可以统一管理呢?
解码是LLM中生成文本的过程,通常指的是将模型生成的数字表示(例如概率分布)转换为实际的文本输出的过程。
前段时间,在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了~
一,引言 前段时间在优雅的使用pt-archiver进行数据归档一文中介绍了pt-archiver的使用方法,也将pt-archiver部署到了生产环境,这时候问题来了…… 生产环境需要做归档的任务有十余个,如果要知道每个归档任务成功还是失败、跑了多长时间、归档了多少数据,就得手工逐个日志查一查,非常枯燥的重复劳动,是否有办法可以统一管理呢?于是用python折腾了一个小工具…… 二,mysql_archiver 2.1 归档调度 db_archive_exec.py,从数据库获取归档任务的基本信息
有关这部分内容,他又可以分为有监督的和无监督的,前者已经有了一些参考的生成结果可以比对,后者完全没有任何参考文本,只能通过文本本身来评估生成质量。
66aix是一款终极的AI助手工具,可以帮助您生成独特的内容,修复您已经存在的内容或改进它。您还可以从头开始生成完整的AI图像。同时,它还包括完整功能的语音转换文本AI转换和AI聊天机器人系统。
---- 新智元报道 编辑:Aeneas 好困 【新智元导读】终于,AI检测器总算是被OpenAI给憋出来了。 群众的讨伐声浪一重又一重,OpenAI终于顶不住了。 从大学教授,到Stack Overflow,可谓是苦ChatGPT久矣。现在,无论是老师看到学生提交的论文,还是码农看到网上的代码,都不敢确定作者是人还是AI。 口诛笔伐之下,OpenAI顶不住了,火速发布了一款AI检测器。 左右互搏:OpenAI发布ChatGPT检测器 刚刚,OpenAI官宣了自家的AI文本分类器。 它是一个经
机器之心专栏 作者:唐瑞祥(莱斯大学) 大型语言模型(LLM)的出现导致其生成的文本非常复杂,几乎与人类编写的文本难以区分。本文旨在提供现有大型语言模型生成文本检测技术的概述,并加强对语言生成模型的控制和管理。 自然语言生成 (NLG) 技术的最新进展显着提高了大型语言模型生成文本的多样性、控制力和质量。一个值得注意的例子是 OpenAI 的 ChatGPT,它在回答问题、撰写电子邮件、论文和代码等任务中展示了卓越的性能。然而,这种新发现的高效生成文本的能力也引起了人们对检测和防止大型语言模型在网络钓鱼、虚
本章目录 1、创建maven项目 2、修改pom文件 3、生成文档 创建maven项目 此处以idea为例 📷 📷 修改pom文件 添加依赖 <dependency> <groupId>cn.smallbun.screw</groupId> <artifactId>screw-core</artifactId> <version>1.0.3</version> </dependency> <dependency> <groupId>com.zaxxer</groupId>
在一个模块中,我们可能会定义很多函数和变量,但有的函数和变量我们希望给别人使用,有的函数和变量我们希望仅仅在模块内部使用。
NLP 分很多的任务,不同的任务有不同的指标来度量模型质量,比如AUC,Precision/Recall是分类模型的度量指标。
Bard 仍在开发中,但它具有巨大的潜力。随着 Bard 的不断学习和完善,它将能够在更多领域发挥作用,为我们的生活带来更加便利和丰富的体验。
争取每天更新 ? 126 蜗牛的历程: [入门问题] [机器学习] [聊天机器人] [好玩儿的人工智能应用实例] [TensorFlow] [深度学习] [强化学习] [神经网络
最近部门订单业务调整,收拢其他业务线的下单入口,做个统一大订单平台。需要梳理各业务线的数据表,但每个业务线库都有近百张和订单相关的表,挨个表一个一个字段的弄脑瓜子嗡嗡的。
机器之心报道 机器之心编辑部 GPT-2 这样的大规模语言模型也能学会「句法」、生成新词,然而事情真要这么简单就好了。 深度学习到底能学多深?在过去的一段时间,我们大多会用生成文本的质量来评价 GPT 等语言生成模型的表现。但与此同时,我们忽略了一个问题:那些用生成模型做的「狗屁不通文章生成器」、「满分作文生成器」到底是鹦鹉学舌(简单地记住看过的例子,并以浅显的方式重新组合),还是真的学到了复杂的语言结构? 在最近的一篇文章中,来自约翰霍普金斯大学、微软研究院等机构的研究者就提出了这样一个问题。 神经网
自然语言处理(NLP)领域中,文本生成是一项引人注目的任务,它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。本文将深入研究NLP在文本生成中的原理,介绍常见的技术方法,并提供一个基于Python和现代NLP库的简单实例,以帮助读者更好地理解和应用这一领域的知识。
大语言模型如 ChatGPT 和 GPT-4 在各个领域对人们的生产和生活带来便利,但其误用也引发了关于虚假新闻、恶意产品评论和剽窃等问题的担忧。本文提出了一种新的文本检测方法 ——Fast-DetectGPT,无需训练,直接使用开源小语言模型检测各种大语言模型生成的文本内容。
代码生成方式也非常简单。↓↓↓help me click open AD,thanks!!
逛博客的时候,发现了一个很有意思的文章:数据库表结构导出工具。带着好奇,我也去DIY了一个,先看看效果:
值得注意的是,爬虫技术的使用也存在法律和道德上的问题,如果使用不当可能会造成不良后果,例如隐私泄露、版权侵权等问题。因此,在使用爬虫技术时应该遵守合法合规的原则,并注意数据保护和隐私保护。
The Art of Asking ChatGPT for High-Quality Answers: A Complete Guide to Prompt Engineering Techniques
在自然语言生成任务(NLG)中,采样方法是指从生成模型中获取文本输出的一种技术。本文将介绍常用的5中方法并用Pytorch进行实现。
这次直接宣布对ChatGPT Plus和企业版用户开放,还连带公开了更多“官方推荐案例”。
因为在做一个广告系统的项目,涉及到广告投放 与 检索 的解耦(增量索引),类时于主从备份之类的。
例如,您可以利用ChatGPT构建一个聊天机器人,用户可以通过聊天机器人与ChatGPT进行文本对话。ChatGPT可以根据用户输入的文本,自动生成合适的回复。
语言模型是自然语言处理中的核心任务之一,它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型,并通过这个模型进行文本生成。
AI "造假"越发精妙,以至于我们开始难以分辨出真实与虚构的界限。前几天的「10 分钟骗 430万」直接冲到热搜?足以看出人们对 AI 造假产生了深深的担忧。不过现在,针对 AI 生成语料的检测方法已经被研究出来。
在企业级开发中、我们经常会有编写数据库表结构文档的时间付出,从业以来,待过几家企业,关于数据库表结构文档状态:要么没有、要么有、但都是手写、后期运维开发,需要手动进行维护到文档中,很是繁琐、如果忘记一次维护、就会给以后工作造成很多困扰、无形中制造了很多坑留给自己和后人,于是需要一个插件工具screw[1]来维护。
LLM在飞速进步的同时,人类也越来越难以区分LLM生成的文本与人工编写的内容,甚至分辨能力与随机器不相上下。
在本篇博客中,我们将探讨如何构建自己的ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer),这是一种个性化语言模型,能够自动生成人类类似的文本内容。我们将逐步介绍了解ChatGPT和自然语言处理基础、构建ChatGPT之前的准备、数据收集和预处理、搭建ChatGPT模型、模型训练与优化、测试和评估、以及个性化语言模型的应用。同时,我们还将深入讨论面临的挑战,并提供相应的解决方案。最后,我们将展望个性化语言模型的未来发展方向。
对于自动生成这件事吧,我本人中立,一直没用过,主要是因为浅尝辄止,它生成的东西有些懒得看,用一下还是挺舒服的
EOF是End Of File的缩写,表示自定义终止符。既然自定义,那么EOF就不是固定的,可以随意设置别名,意思是把内容当作标准输入传给程序,Linux中按Ctrl-d就代表EOF。
知识库问答技术主要基于知识库来帮助人们快速、准确地获取所需信息。目前,关于中文知识库问答系统的研究成果较少且以信息抽取的问答方法为主,这类方法往往通过结合大量复杂的特征与模型实现,尽管回答准确度高,但难以落地于实际场景。
需要注意的是,复读机问题是大型语言模型面临的一个挑战,解决这个问题是一个复杂的任务,需要综合考虑数据、训练目标、模型架构和生成策略等多个因素。目前,研究人员和工程师们正在不断努力改进和优化大型语言模型,以提高其生成文本的多样性和创造性。
在当今信息爆炸的时代,人们对于知识获取的需求日益增长。特别是在深度学习、高性能计算和人工智能领域,这些前沿技术的不断发展让人们对其应用场景和实现方法有了更多的探索和研究。其中,作为一种基于大规模预训练模型的人工智能问答系统,ChatGPT已经成为众多研究者和开发者的关注重点。如何向ChatGPT提问并获得高质量的答案,成为了学术界和业界需要解决的问题之一。
ChatGPT 是 OpenAI 的一个语言模型,它是基于 transformer 架构训练的。它可以生成文本,回答问题,进行对话,以及执行其他语言任务。它是一种强大的 AI 技术,可以与人类进行自然语言交流。
使用基于特征增强的BiLSTM-CRF神经网络对出院总结中的药品相关的实体信息进行抽取
导语:本文是北京大学万小军教授在Byte Tech 2019 机器智能前沿论坛上的分享。Byte Tech 2019由中国人工智能学会、字节跳动、清华大学联合主办,清华大学数据科学研究院协办。
今年年初,OpenAI发布了一个非常强大的语言模型,可以模拟生成类似人类创作出的文本。通常在公告发布之后就会面向公众发布模型,但这这次的公告不同以往,它表示这样一个强大的工具可能会构成危险,因此只发布了一个较小、功能较单一的模型。
语言生成是指使用计算机程序来生成符合人类自然语言规范的文本的过程。它是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,涉及到语言学、计算机科学和人工智能等领域的交叉应用。语言生成技术可以被广泛地应用于自动问答系统、聊天机器人、智能客服系统以及内容自动生成等领域。 语言生成的重要性主要体现在以下几个方面:
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