大语言模型LangChain本地知识库：向量数据库与文件处理技术的深度整合
文章目录 大语言模型LangChain本地知识库：向量数据库与文件处理技术的深度整合引言向量数据库在LangChain知识库中的应用文件处理技术在知识库中的角色向量数据库与文件处理技术的整合实践挑战与展望结论 大语言模型LangChain本地知识库：向量数据库与文件处理技术的深度整合 引言 LangChain本地知识库以其强大的知识存储和检索能力，受到了广泛关注。而向量数据库与文件处理技术的结合，更是为L...
大语言模型LangChain+ChatGLM3-6B的本地知识库与行业知识库价值体现
文章目录 大语言模型LangChain+ChatGLM3-6B的本地知识库与行业知识库价值体现引言本地知识库与行业知识库的重要性LangChain在知识库管理中的应用应用场景分析展望 大语言模型LangChain+ChatGLM3-6B的本地知识库与行业知识库价值体现 引言 在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLM）如ChatGLM3-6B已崭露头角，其在自然语言处理、智能问答等领域的应用日益广泛。本地知...
关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答
文章目录 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训练模型、提示词、微调的文心一言问答先总结一下Q：LLM模型预训练前与提示词关系，LLM模型预训练后与提示词关系Q：预训练用的数据集与提示词有什么异同Q：为什么我看到的数据集结构和提示词结构一致Q：某开源预训练模型无法知道“今天是几号”Q：用户循环反馈后，预训练模型是否会更新这些信息Q：模型微调后，是否只使用微调后的模型 关于大语言模型LLM相关的数据集、预训...
主流大语言模型集体曝出训练数据泄露漏洞
内容概要： 安全研究人员发现，黑客可利用新的数据提取攻击方法从当今主流的大语言模型（包括开源和封闭，对齐和未对齐模型）中大规模提取训练数据。当前绝大多数大语言模型的记忆（训练数据）可被恢复，无论该模型是否进行了所谓的“对齐”。黑客可以通过查询模型来有效提取训练数据，甚至无需事先了解训练数据集。 安全研究者展示了如何从Pythia或GPT-Neo等开源语言模型、LLaMA或Falcon等主流半开放模型以及C...
网络安全领域的12个大语言模型用例
人工智能最大的细分市场，过去几年网络安全厂商纷纷宣称整合了人工智能技术（当然也有很多仅仅是炒作），其中大部分是基于基线和统计异常的机器学习。 随着ChatGPT和类似生成式人工智能技术的飞速发展，基于大语言模型的生成式人工智能安全用例已经成为网络安全智能化的主流趋势。以下，我们整理介绍网络安全领域的12个大语言模型应用： 1.威胁情报与分析 大语言模型可以从安全报告、威胁源和论坛中获取大量文本数据，识别模式...
大语言模型底层架构丨带你认识Transformer
本文分享自华为云社区《大语言模型底层架构你了解多少？大语言模型底层架构之一Transfomer的介绍和python代码实现》，作者： 码上开花_Lancer 。语言模型目标是建模自然语言的概率分布，在自然语言处理研究中具有重要的作用，是自然语言处理基础任务之一。大量的研究从n 元语言模型（n-gram Language Models）、神经语言模型（Neural Language Models，NLM）以...
大语言模型Prompt设计学习记录：Magic words（魔法词）的作用
文章目录 “扮演”或“成为”类指令：“总结”或“概述”类指令：“比较”或“对比”类指令：“解释”或“定义”类指令：“继续”或“接下来”类指令：“转换”或“改写”类指令： 在大语言模型中，Magic words（魔法词）或Prompt engineering（提示工程）的作用是不可忽视的，它们可以极大地影响模型的输出。下面通过几个具体的例子来详细介绍Magic words在大语言模型Prompt中的应用和效...
大语言模型评测论文HELM阅读笔记
文章目录 这篇文章是斯坦福大学的团队完成的一篇大语言模型的评测文章，文章的简称为HELM。 大语言模型的训练成本：目前来说，训练一个大语言模型的成本都在1000万人民币以上。 效果最好的大模型：文章中提出InstrcutGPT-v2在整体任务上表现最好。 开源大模型和闭源大模型的效果对比：开源的大语言模型效果一般比闭源的语言大模型效果差一些。 模型效果和参数量的关系：一般来说，模型越大效果越好；如果需要在...
关于业界大语言模型（LLM）开源的一些看法
近期看到阿里开源了720亿参数模型通义千问，已实现“全尺寸、全模态”开源，对这个动作的一些想法，包括好处和缺点 国内大语言模型的开源有许多好处，如下： 1. 提升技术水平：国内大语言模型开源可以使更多的研究人员、工程师和学生参与进来，共同开发和改进模型，从而提升国内的自然语言处理技术水平。 2. 降低研发成本：开源模型可以让企业和研究机构节省研发成本，避免重复造轮子，加速模型迭代和推广应用。 3. 推动产业...
NeurIPS 23 Spotlight丨3D-LLM：将3D世界注入大语言模型
LM，并且可以通过根据场景中特定对象的语言描述输出位置标记来训练定位。通过这种方式，3D-LLM 可以更好地捕获 3D 空间信息。 综上所述，我们的论文有以下贡献： 我们引入了一系列新的基于 3D 的大语言模型 (3D-LLM)，它可以将具有特征和语言提示的 3D 点作为输入，并执行各种 3D 相关任务。我们专注于普通LLM或 2D-LLM 范围之外的任务，例如有关整体场景理解、3D 空间关系、可供性和 3...