大语言模型的发展日新月异，记得在去年这个时候，函数调用还是gpt-4的专属。到今年本地运行的大模型无论是推理能力还是文本的输出质量都已经非常接近gpt-4了。而在去年gpt-4尚未发布函数调用时，智能体框架的开发者们依赖构建精巧的提示词实现了gpt-3.5的函数调用。目前在本机运行的大模型，基于这一
又是 AI 神仙打架的一周，上周 OpenAI 发布了最新的 GPT-4o 模型，而谷歌也紧跟着开源了 Gemma 2 模型。随着 AI 大模型不断地变强，各大科技巨头正利用它们重塑自家的产品，这也让大模型算法工程师变得炙手可热，相关岗位需求正旺。 对于普通程序员来说，想要转型成为大模型算法专家，可
微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章：Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则，称之
在使用apt-get update 更新ubuntu时，出现下面的错误： W: GPG 错误：http://mirrors.aliyun.com/ubuntu xenial InRelease: 由于没有公钥，无法验证下列签名： NO_PUBKEY 40976EAF437D05B5 NO_PUBKE
问题现象： 使用服务器管理器打开本地安全策略，或使用win+R快捷键，输入gpedit.msc打开系统组策略时，出现报错：无法打开此计算机上的组策略对象。你可能没有相应的权限。 解决方法： 1、使用win+E快捷键打开资源管理器，点击”查看“，勾选”隐藏的项目“，因为C:\Windows\Syste
`ChatGPT`是近期最火的概念了，和之前的`AlphaGo`不同，`GPT`让`AI`和普通大众如此接近，让大家可以亲自接触到`AI`带来的全新体验。 不过，`AI`并不是魔法，`ChatGPT`也不是革命性的新技术。 目前我个人来看，`ChatGPT`要取代人类的工作还言之过早，不过，辅助人类
本篇文章主要介绍在实际的开发过程当中，如何使用GPT帮助开发，优化流程，恰逢今年京东20周年庆，文末会介绍如何与618大促实际的业务相结合，来提升应用价值。全是干货，且本文所有代码和脚本都是利用GPT生成的，请放心食用。
0 准备材料 0.1 ESP-01S 引脚及定义 官方定义： 序号 pin 功能 1 GND 地线 2 IO0/GPIO0 工作模式选择：①悬空：Flash Boot，工作模式 ②下拉：UART DownLoad 下载模式 3 IO2/GPIO2 通用IO 4 RX/RXD 数据接收端 5 TX/T
本文介绍了一个在Win11系统下，通过WSL2+Docker+VSCode的方案搭建了一个mindspore-gpu的编程环境。这种方案既可以实现Linux系统编程以及部署的便捷性，又可以兼顾Windows系统强大的办公软件生态，甚至还可以借助Docker达到一定的软件可迁移性和可复制性。
本文分享自华为云社区《【技术分享】什么是Token？为什么GPT基于Token定价》，作者：开天aPaaS小助手Tracy。 在使用LLM大模型时，我们经常会遇到一个关键词，叫：Token。 比如： 最新版 GPT-4 Turbo 模型最高支持 128k token 上下文； 曾经 GPT 最强对手
本文基于网络密码课上的实验 本来想水一水就过去，代码就网上找找，不行就GPT写，但是！一份都找不到，找到的代码都是跑不了的，总会是就是乱七八糟。所以准备认真的写一份。 代码编译成功的前提是要预先装好openssl库！ 本随笔主要有三个内容： 编写程序，模拟计算NTResponse、Authentic
集用SpringAI搭建系统，依靠线程池\负载均衡等技术进行请求优化，用于解决科研&开发过程中对GPT接口进行批量化接口请求中出现的问题。大语言模型接口以OpenAI的GPT 3.5为例，JDK版本为17。
https://www.cnblogs.com/zhangxinglong/p/15019549.html CPU发挥“大脑”的功能，负责数据的处理和运算， CPU 与 GPU 、内存、硬盘和网卡间并不能直接通信，需要通过内存控制芯片、 PCIe 控制芯片和 I/O 处理芯片等实现，这类通信协调芯片
https://www.jianshu.com/p/2ebf85f61bb8 # 升级系统 yum update -y # 安装 ELRepo rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org rpm -Uvh https://ww
https://www.eet-china.com/mp/a226595.html ChatGPT是基于OpenAI公司开发的InstructGPT模型的对话系统，GPT系列模型源自2017年诞生的Transformer模型，此后大模型数量激增，参数量进入千亿时代，国内百度也发布了ERNIE系列模型
# Nginx反向代理服务流式输出设置 # 1.问题场景 提问：为什么我部署的服务没有流式响应 最近在重构原有的GPT项目时，遇到gpt回答速度很慢的现象。在使用流式输出的接口时，接口响应速度居然还是达到了30s以上。 # 2.现象分析 分析现象我发现，虽然前端还是流式打印的结果，但是，好像是接口处
一、技术介绍 NVIDIA Triton Inference Server是一个针对CPU和GPU进行优化的云端和推理的解决方案。 支持的模型类型包括TensorRT、TensorFlow、PyTorch(meta-llama/Llama-2-7b)、Python(chatglm)、ONNX Run
据说有了它，ChatGPT 就可以靠边站了。因为 Auto-GPT 能更加主动地完成你给他的指定任务，不用做更多的人为干涉，它的推理能力比 ChatGPT 更强，有人用它解放双手做了个 React 网站。当然除了升级的 Auto-GPT 之外，还有 DeepSpeed，它能极大地降低训练成本。这两个
在大语言模型的训练中，经常会看到 Instruct Tuning（指令微调）这个单词，GPT家族中也有一个 InstructGPT的模型（指令微调后的GPT），通过指令微调的LLM会更按照我们期望的方式输出
阅读本文有门槛，以下是需要掌握的全部信息，全文的主旨是组合前端现有的技术，共同对抗 GPT 的故事。
