导读：人工智能虽然可以生成代码，但也会时常犯错误，开发者仍需对代码安全、性能优化和用户体验负总体责任。 当我们读完这句话的时间里，人工智能编码助手已经可以能生成 100 多行工作代码了。 这对人类程序员来说很可怕吗？可以确定的说，一点也不。 正因为生产力飞跃的原因，而让人类工程师变得越来越重要。而人工智能颠覆编码，对开发人员来说正是福音。 软件开发之格局演变 在过去的一年半中，我尝试了结合大型语言

导读：本文回答有关 Ollama 的常见问题。 Ollama 是一个免费的开源项目，可让您在本地运行各种开源 LLM。 无论您想使用像 Codestral 这样的开源 LLM 来生成代码，还是使用 LLaMa 3 作为ChatGPT 的替代方案，Ollama 都可以实现。 但这些是您可以在系统上使用 Ollama 本地实现的最终目标。您需要知道什么才能实现这一点？您如何做到这一切？ 在本文中，我将

研究称 AI 的涌现能力来自于评估模式的错误 GPT-3 等大语言模型（LLM）随着规模的扩大而表现出意想不到的 “涌现” 能力。然而，有研究人员认为，这是测量错误的后果，而不是奇迹般的能力。他们认为，LLM 是概率模型，它们并不像有些人认为的那样拥有任何一种有知觉的智能。该团队观察到，大多数（92%）检测到的意外行为是在通过 BIG-Bench 评估的任务中发现的。其中一项测试是精确字符串匹配，

OpenAI 用 GPT-4 来解释 GPT-2 的行为 大语言模型（LLM）像大脑一样，它们是由 “神经元” 组成的，它们观察文本中的一些特定模式，以影响整个模型接下来 “说” 什么。但由于 LLM 中的参数数量多到已经无法由人类解释的程度，因此，LLM 给人一种 “黑盒” 的感觉，并出现了偏见、幻觉、涌现等一系列不好解释的现象。OpenAI 正在开发一种工具，以自动识别 LLM 的哪些部分负责

在数据隐私至关重要的时代，建立自己的本地大语言模型 (LLM)，为公司和个人提供了至关重要的解决方案。本教程目标在指导您完成使用Ollama、Python 3和ChromaDB创建自定义聊天机器人的过程，所有这些都托管在您的系统本地。 以下是需要本教程的主要原因： 完全自定义：在本地托管您自己的检索增强生成 (RAG) 应用程序意味着您可以完全控制设置和自定义。您可以微调模型以满足您的特定需求，而

在瞬息万变的技术世界中，大型语言模型 (LLM) 已成为各行各业的关键技术。 它们在自然语言处理、内容生成和数据分析方面的熟练程度为众多应用铺平了道路。 本文让我们探索 15 个详细示例，了解哪些大厂和公司如何在现实场景中利用 LLM的。 Netflix：不断发展的大数据就业补救措施 Netflix 已从传统的基于规则的分类器转向机器学习驱动的自动修复系统，以处理失败的大数据相关作业。 这一转变让

行业快讯与友商动态 2024年第21期: RAG(基于检索增强的内容生成)产品和方案逐渐增多了，如微软开源GraphRAG项目，InfiniFlow开源项目RAGFlow，Elastic推出低代码平台Playground，利用Elasticsearch加速RAG开发等。 RAG通过搜索内部信息给LLM提供与用户提问最相关的内容，来帮助LLM做最终的答案生成。随着LLM的爆炸性增长，每家使用LLM的

随着生成式 AI 概念的火爆，以 ChatGPT、通义大模型为代表，市场上涌现了一系列商用或者开源的大模型，同时基于大语言模型（LLM ）以及 AI 生态技术栈构建的应用以及业务场景也越来越多。 众所周知，LLM 包含数十亿甚至万亿级别的参数，其架构复杂，训练和推理涉及大量计算资源。这些特性使得它们在实际应用中可能表现出意料之外的行为，同时也带来了性能、安全性和效率等方面的挑战。 LLM参数量不断

作者 | Eugene Yan、Bryan Bischof等 OneFlow编译 翻译｜宛子琳、张雪聃、杨婷 题图由SiliconCloud平台生成 这是一个激动人心的时代，所有人都能够利用语言大模型（LLM）进行各种各样的产品构建。 过去一年里，LLM已经达到了“足够好”的水平，可以应用于现实世界的场景，并且模型每年都在迭代，变得更好、更便宜。伴随着社交媒体上的一系列产品演示，预计到2025年，

上一篇大型语言模型LLM中，介绍了什么是LLM、LLM的基础内容，并提到LLM将利用词汇的分布生成文档。这一篇是关于提示和提示工程的介绍，主要内容是我们如何影响词汇的分布。 在LLM中影响词汇的分布主要通过两种方式，一种是通过提示（Prompting），另外一种就是通过训练（Training）。提示是影响词汇分布最简单的方法，通过给LLM输入提示文本（有时会包含指令和示例）使得词汇的分布概率发生变

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。 什么是LLM？ LLM（Large Language Model）是大型语言模型的缩写，语言模型（LM）是一个文本的概率模型。为了能够简单说明该模型，在这里举一个简单

本文将第二届OpenHarmony技术大会上展示的《在OpenHarmony本地部署大语言模型》成果开源，开源地址：https://gitee.com/openharmony-sig/tpc_c_cplusplus/blob/master/thirdparty/InferLLM/docs/hap_integrate.md。 实现思路和步骤 移植轻量级LLM模型推理框架InferLLM到OpenHa

如今的LLM应用具有多样化的时延要求。例如，聊天机器人可能需要快速的初始响应（例如，少于0.2秒），但在解码速度上只需要匹配人类阅读速度，而代码补全则需要快速的端到端生成时间，以实现实时代码建议。 本文说明了优化吞吐量（throughput）的现有serving系统，在时延标准下并不是最优选择。作者主张使用有效吞吐量（goodput），即符合服务等级目标（SLO）的每秒完成请求数量，作为衡量LLM

在近日巴黎举行的初创企业年度技术大会VivaTech上，有着“人工智能业鲁迅”之称的Meta AI的首席执行官Yann LeCun建议希望在AI生态系统中工作的学生不要从事LLM（大型语言模型或称“法学硕士”）方面的工作。 “如果你是对构建下一代AI系统感兴趣的学生，请不要从事LLM方面的工作。这是大公司的事情，你们无法对此有所贡献，”LeCun在会议上表示。 他还说，人们应该开发能够克服大型语言

从ChatGPT发布后的一段时间，我们见证了大型语言模型（LLM）爆炸式增长，在来自四面八方的消息中，我们了解了大模型似乎在不断渗透到各行各业，改变着生产模式。但，在实际行业应用上还是很难跟上所有技术上已经取得的发展，数据安全以及大量的硬件资源需求等方面成了大模型应用落地过程中经常需要讨论的重要内容，本地运行开源LLM也成为了热门方案。 大模型参数的大小从一个层面反映了模型的能力，但是，实际应用真

当前时代，预训练的大型语言模型 (LLM)，例如 OpenAI 的 GPT-4 和 Meta 的 Llama x，已经越来越受开发者们的欢迎，它们比之前版本具有更好的可用性，在使用生成式 AI 的应用程序开发中发挥着关键的作用。 作为软件开发者，如何快速将 LLM 支持的功能纳入你的应用程序中？通过上下文学习与这些LLM进行互动的AI技术栈正在兴起。 在本文中，我们将根据上下文学习并探索新兴技术栈

本文提到大模型通常的工作方式，即通过提示词进行问答，并指出了两个主要问题：历史对话信息的管理和令牌数量的限制。文章讨论了知识库问答和个人助手两个应用场景，并分析了各自面临的困境，如知识库无法有效处理多模态信息和大型文档，个人助手则受限于工具参数的复杂性和令牌长度。文章还提到了微调（FINE-TUNING）作为改善模型性能的方法，以及在不同领域的应用潜力。最后，分享了对微调成为标准操作流程的预期，以

Opera 近日宣布，其将在开发者频道的 Opera One 浏览器中添加对 150 个本地 LLM 模型的实验性支持。支持模型包括： Meta 的 Llama Vicuna Google 的 Gemma Mistral AI 的 Mixtral 使用本地大型语言模型意味着用户的数据保存在本地设备上，无需将信息发送到服务器。Opera 正在 Opera One 的开发者频道中测试这套新的本地 LL

导读：本文在解释为什么LLM不能替代人类程序员和相关职位。 生成式人工智能会取代人类程序员吗？ 应该不会。不过使用通用人工智能（ GenAI ）的人类可能会被取代。但是当今有这么多的大语言模型 （LLM），差距会有所不同。 Gemma vs Code Llama 70B vs GPT-4 vs Claude  如果你正在努力跟上所有的 LLM，你也不是唯一一位。我们正在目睹一场激烈的 LLM “军

谷歌已将向量搜索引入其 MySQL 数据库服务，这一步领先了 MySQL 的所属公司 Oracle，迄今为止，Oracle 尚未给 MySQL 添加任何大型语言模型（LLM）方面的功能。 谷歌云数据库副总裁安迪·古特曼斯 (Andi Gutmans) 表示，在过去 12 年里，谷歌在向量方面的创新速度相当快。目前，在多个 Google Cloud 数据库中提供向量搜索预览版，包括 Cloud SQ