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使用LM Studio与Anything LLM基于Llama-3高效构建本地知识库系统
本文详细介绍了如何使用LM Studio和Anything LLM工具来构建和部署本地知识库。文中首先解释了安装和配置大模型的步骤，随后展示了如何将模型部署为后台服务，并通过API进行调用。此外，文章还涉及了如何使用这些工具快速构建知识库应...
标签：LLM
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AIGC 实战：如何使用 Ollama 开发自定义的大模型（LLM）
虽然 Ollama 提供了运行和交互式使用大型语言模型（LLM）的功能，但从头开始创建完全定制化的 LLM 需要 Ollama 之外的其他工具和专业知识。然而，Ollama 可以通过微调在定制过程中发挥作用。以下是细分说明： 预训练模型选择...
![用 RAGAs（检索增强生成评估）评估 RAG（检索增强型生成）应用 [译]-5bei.cn大模型教程网](https://file.5bei.cn/2024/05/frc-09eb88be7139c26be3ad706ff02ddf4b-220x150.jpg)
用 RAGAs（检索增强生成评估）评估 RAG（检索增强型生成）应用 [译]
评估 RAG 应用和 RAGA 的方法 这是一个包含度量标准和大语言模型（LLM）生成的数据的框架，用于评估您的检索增强型生成流程的性能。 检索增强生成的风格化性能仪表板 我们已经知道，建立一个 检索增强生成 (Retrieval-Augm...
AIGC（MLLM、VLM、LLM、SD）系列——论文解读目录Monkey
涉及面广：多模态生成模型——MLLM （ 目前集中在视觉语言模型——VLM）、大语言模型——LLM、生成模型（SD系列）、对比学习的经典模型（CLIP系列）。 持续更新：对于已经完成解读的会附上链接（有的会在一些场景做尝试，也会附上链接供大...
llama3 微调教程之 llama factory 的 安装部署与模型微调过程，模型量化和gguf转换。
本文记录了从环境部署到微调模型、效果测试的全过程，以及遇到几个常见问题的解决办法，亲测可用（The installed version of bitsandbytes was compiled without GPU support. No...
陈巍：LLaMA-2的多模态版本架构与训练详解（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析）
陈巍：2023年9月，Meta的研究人员推出了AnyMAL（任意模态增强语言模型，Any-Modality Augmented Language Model）。该模型能够理解多种模态信号并生成文本回应，即多模态输入，单模态输出。输入的模态可...
五一假期Llama 3之魔改不完全攻略（Part 2)
2024年4月18日，Meta AI 正式宣布推出 Llama 3，这标志着开源大型语言模型（LLM）领域的又一重大进步。如同一颗重磅炸弹， Llama 3 以其卓越的性能和广泛的应用前景，预示着 AI 技术的新时代。 目前开源的是Llam...
群晖NAS使用Docker部署大语言模型Llama 2结合内网穿透实现公网访问本地GPT聊天服务
随着ChatGPT 和open Sora 的热度剧增,大语言模型时代,开启了AI新篇章,大语言模型的应用非常广泛，包括聊天机器人、智能客服、自动翻译、写作助手等。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务,目前大部分大...
自定义数据集使用llama_factory微调模型并导入ollama
本文所有操作均在linux系统下完成 llama_factory安装 参考github的安装命令 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git conda create -n ...
![如何用计算思维看待人工智能、宇宙与万物 [译]-5bei.cn大模型教程网](https://file.5bei.cn/2024/05/frc-0b0fc430aa261507bdfdb5b56b399a3a-220x150.jpg)
如何用计算思维看待人工智能、宇宙与万物 [译]
2023 年 10 月 17 日，在旧金山 TED AI 大会上的演讲实录 人类的语言、数学和逻辑，这些都是我们解读世界的工具。在当今世纪，出现了一种新的、更加强大的工具：计算。 在过去近 50 年中，我有幸基于这个计算概念，建立起一座越来...
