)# print(response)# Completion(# model='glm-4', # 模型名称# created=1728489797,# choices=[# CompletionChoice(index=0,# finish_reason='stop',# message=CompletionMessage(# content='你好👋!我是人工智能助手智谱清言,可以叫我小智🤖,很高兴见到你,欢迎问我任何问题。',# role='assistant', # ...
简介:本文深入浅出地介绍了如何在Python环境中利用LLaMA(Large Language Model Meta AI)模型,这一新兴的大语言模型技术。通过生动的例子和实践指导,非专业读者也能理解LLaMA的基本原理、应用场景及如何在项目中集成,助力开发者在AI领域迈出坚实的一步。 千帆应用开发平台“智能体Pro”全新上线 限时免费体验 面向慢思考...
Llama 全称 large language model, Meta AI 公司2023年发布的开源AI大型语言模型,参数7B~65B。最新版本为Llama 3。 更为详细的介绍可参考,LLaMA - 维基百科,自由的百科全书 (wikipedia.org)。 什么是llama.cpp? 一个开源c++库,用c++重写了LLaMa的推理代码,可用于CPU上加载运行LLaMa语言模型,极大的降低了对硬件的...
在Python中,大语言模型(Large Language Model)是一种基于深度学习的自然语言处理技术。它通过分析大量文本数据来学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够生成高质量的自然语言文本。大语言模型在许多领域都有广泛的应用,如机器翻译、自动问答、文本生成等。要实现大语言模型,需要使用深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch。...
随着人工智能领域的迅速发展,大语言模型(Large Language Models, LLMs)引起了广泛关注。如果你是一名刚入行的小白,想要掌握使用 Python 来开发和操作大语言模型的技能,这篇文章将为你提供一个清晰的学习路径和代码示例。 学习流程 下面是学习大语言模型所需步骤以及每一步的简单说明。
Biderman, Stella, et al. 2023. “Pythia: A Suite for Analyzing Large Language Models across Training and Scaling.” International Conference on Machine Learning. PMLR. Almazrouei, Ebtesam, et al. 2023. “The Falcon Series of Open Language Models.” arXiv.http://arxiv.org/abs/2311.16…[17...
随着ChatGPT的爆火,大规模语言模型(Large Language Model,LLM)如日中天。然而,由于相关数据细节并不公开,相关研究大多都是盲人摸象式探索,缺乏系统的经验指导。 本文针对LLM的语言模型预训练步骤给出了系统的经验性探索,训练了28个1.5B规模的LLM,关注数据时间、不同的风险内容和质量过滤策略、不同的领域组合方案,对...
近期,机器学习和 AI 研究员、畅销书《Python 机器学习》作者 Sebastian Raschka 又写了一本新书 ——《Build a Large Language Model (From Scratch)》,旨在讲解从头开始构建大型语言模型的整个过程,包括如何创建、训练和调整大型语言模型。 最近,Sebastian Raschka 在 GitHub 上开源了这本新书对应的代码库。
大型语言模型(Large Language Models,简称LLM)是一类基于人工智能技术的高级文本生成系统, 其主要特点是能够通过大规模的训练数据来学习和理解人类语言,并能够生成自然流畅的文本。 ollama主要功能与特点: 简化部署:Ollama旨在简化在Docker容器中部署LLM的过程,使得管理和运行这些模型变得更加容易。
这个项目作为一个LLM (Large Language Model) API封装器的代理框架,涉及到大量的API访问请求,这正是使用异步编程的主要原因之一。在这个上下文中,异步编程的使用主要带来以下几个关键优势: 提高并发性:异步编程允许程序在等待API响应时不会阻塞,能够同时处理多个API请求。这对于需要与服务器频繁交互的应用来说非常重要,...