许多基于对比预训练和零样本学习的目标检测和分类算法都将Prompt作为有效的结果输入。例如,OpenAI的CLIP和META的Grounding DINO都使用Prompt作为预测的输入。 在Langchain中,可以根据我们想要的答案设置Prompt模板,然后将其链接到主链以进行输出预测,还有一个用于结果精炼的输出解析器的功能。输出解析器负责指示模型输出的格式...
举例来说,OpenAI 的 CLIP 和 META 的 Grounding DINO 都使用提示作为预测的输入。在 LangChain 中,我们可以根据需要设置提示模板,并将其与主链相连接以进行输出预测。此外,LangChain 还提供了输出解析器的功能,用于进一步精炼结果。输出解析器的作用是(1)指导模型输出的格式化方式,和(2)将输出解析为所需的格式(包...
query = "What is the core idea behind the CoOP (context optimization) paper?"index.query(query)# Output# " The core idea behind the CoOP paper is to model # a prompt's context words with learnable vectors # while keeping the entire pre-trained parameters fixed, # in order to adapt CL...
举例来说,OpenAI 的 CLIP 和 META 的 Grounding DINO 都使用提示作为预测的输入。 在LangChain 中,我们可以根据需要设置提示模板,并将其与主链相连接以进行输出预测。此外,LangChain 还提供了输出解析器的功能,用于进一步精炼结果。输出解析器的作用是(1)指导模型输出的格式化方式,和(2)将输出解析为所需的格式(包...
AIGC技术中,耳熟能详的当属Transformer、GPT、Diffusion、CLIP、Stable Diffusion,下面简要介绍下Diffusion、CLIP、Stable Diffusion。 (1)Diffusion “扩散” 来自一个物理现象:当我们把墨汁滴入水中,墨汁会均匀散开;这个过程一般不能逆转,但是 AI 可以做到。当墨汁刚滴入水中时,我们能区分哪里是墨哪里是水,信息是非常...
#通过pip安装Gorilla CLIpip install gorilla-cli# Gorilla命令生成示例$ gorilla 从当前目录下找到qa.txt文件# 命令建议:find . -name "qa.txt"# Gorilla命令生成示例$ gorilla 统计qa.txt文件中有多少个问题?# Gorilla命令生成示例$ gorilla 把qa.txt中的问题单独写到一个新的文件中 ...
# in order to adapt CLIP-like vision-language models for # downstream image recognition tasks." 或者: query = "What is the central idea that can allow for scaling transformers to 1 million tokens?" index.query(query) # Output # ' The central idea is to use the Recurrent Memory Transforme...
多模态嵌入:多模态嵌入方法使用嵌入模型(如CLIP)将图像和文本转换到同一向量空间中,从而可以计算它们之间的相似度。这种方法的好处是简单直接,但缺点是准确率可能受到嵌入模型性能的限制。 多向量检索:多向量检索方法则更加复杂一些。它首先使用图像摘要模型(如GPT-4-Vision)对图像进行摘要,然后将摘要文本和原始文本一...
许多时候,我们希望得到的不仅仅是文本,还需要更结构化的信息。基于对比预训练和零样本学习的许多新的目标检测和分类算法都将提示作为有效的输入来进行结果预测。举例来说,OpenAI 的 CLIP 和 META 的 Grounding DINO 都使用提示作为预测的输入。 在LangChain 中,我们可以根据需要设置提示模板,并将其与主链相连接以...
官方的定义:LangChain是一个基于语言模型开发应用程序的框架。它可以实现以下应用程序: 数据感知:将语言模型连接到其他数据源 自主性:允许语言模型与其环境进行交互 主要价值在于: 组件化:为使用语言模型提供抽象层,以及每个抽象层的一组实现。组件是模块化且易于使用的,无论您是否使用LangChain框架的其余部分。