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共 7529 條

分布式系統(tǒng)：常見陷阱和應(yīng)對(duì)復(fù)雜性的有效策略

分布式系統(tǒng)的復(fù)雜性是一個(gè)重要挑戰(zhàn)。本文中，我們將探討你可能遇到的復(fù)雜性類型以及應(yīng)對(duì)這些復(fù)雜性的一些有效策略。

2024-06-07 00:08:00

分布式系統(tǒng)開發(fā)

LLM微調(diào)技術(shù)LoRA圖解

本文將按照論文《LoRA：大型語(yǔ)言模型的低階適配》中提出的方法詳細(xì)介紹如何使用LoRA技術(shù)對(duì)大型語(yǔ)言模型進(jìn)行微調(diào)。

2024-06-06 08:25:30

LLM 大型語(yǔ)言模型 LoRA技術(shù)

GPT-4o與SQL：大模型改變自身架構(gòu)的能力有多強(qiáng)？

我毫不懷疑，隨著時(shí)間的推移，大型語(yǔ)言模型與專業(yè)化的某種結(jié)合將逐步解決這些工程問題，但目前我們應(yīng)該為GPT-4o能夠高效地生成和修改合理架構(gòu)的能力而感到勝利。

2024-06-05 13:09:26

GPT-4o SQL 模型

本地使用Groq Llama 3 70B的逐步指南

本教程將介紹Groq LPU推理引擎以及如何在筆記本電腦上使用API和Jan AI本地訪問它。本文還將把它整合到VSCode中，以幫助我們生成代碼、重構(gòu)代碼、記入文檔并生成測(cè)試單元。本文將免費(fèi)創(chuàng)建我們自己的人工智能編程助手。

2024-06-05 08:33:29

大語(yǔ)言模型 LLM AI

如何利用人工智能增強(qiáng)API和微服務(wù)的云安全

人工智能增強(qiáng)的云計(jì)算安全解決方案對(duì)于保護(hù)API和微服務(wù)免受網(wǎng)絡(luò)威脅至關(guān)重要。因此需要了解有關(guān)人工智能如何提高云安全的更多信息。

2024-06-05 08:00:00

人工智能云安全

被作者刪庫(kù)的Llama 3-V原文再現(xiàn)！效果匹敵GPT4-V，訓(xùn)練費(fèi)用暴降，區(qū)區(qū)不到500 美元，尺寸小100 倍，如何做到的

Llama3 風(fēng)靡全球，在幾乎所有基準(zhǔn)測(cè)試中都優(yōu)于 GPT3.5，在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中也優(yōu)于 GPT4。隨后，GPT4o 應(yīng)運(yùn)而生，憑借其多模態(tài)精細(xì)度奪回王位。

2024-06-04 13:05:58

Llama 3-V GPT3.5 GPT4

借助Geemap分析空間地理數(shù)據(jù)

這個(gè)Python庫(kù)用于使用Google Earth Engine（谷歌地球引擎）和ipyleaflet創(chuàng)建交互式地圖。

2024-06-04 08:00:00

大模型“分區(qū)”部署在云和邊緣更合適？

將生成式AI的大型語(yǔ)言模型（LLMs）分區(qū)部署在邊緣和中心/云基礎(chǔ)設(shè)施上，是AI部署的下一個(gè)前沿領(lǐng)域。這種混合方法提高了性能和響應(yīng)速度，并優(yōu)化了資源使用和安全性。然而，大多數(shù)企業(yè)甚至技術(shù)提供商都害怕這種架構(gòu)，認(rèn)為它太復(fù)雜、太昂貴，并且構(gòu)建和部署速度太慢。

2024-06-03 09:44:33

大模型邊緣 LLMs

開發(fā)arXiv論文引擎機(jī)器人程序：基于RAG＋LangChain＋Chainlit＋ChromaDB

本文將完整細(xì)致地介紹如何使用RAG技術(shù)與LangChain、Chainlit Copilot組件以及Literal AI可觀測(cè)性特征聯(lián)合開發(fā)一款語(yǔ)義論文搜索引擎程序。

2024-06-03 09:33:28

RAG技術(shù)OpenAI LLM

分分鐘完成Excel任務(wù)的十大AI工具

通過使Excel用戶能夠在Excel環(huán)境中直接訪問Python的可靠庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化，這一改進(jìn)大大提高了用戶的數(shù)據(jù)分析能力。

2024-05-31 08:32:05

Excel AI工具人工智能

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)控究竟有多復(fù)雜？看完這篇你就懂了！

本文將從監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)者的視角，探討監(jiān)控分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的復(fù)雜性。主要涵蓋以下幾個(gè)方面：多節(jié)點(diǎn)管理、網(wǎng)絡(luò)限制、以及高吞吐量問題。

2024-05-31 08:00:00

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)庫(kù)

如何將大型語(yǔ)言模型（LLM）轉(zhuǎn)換為嵌入模型

嵌入模型已經(jīng)成為大型語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用的重要組成部分，可以實(shí)現(xiàn)檢測(cè)文本相似度、信息檢索和聚類等任務(wù)。然而，與生成任務(wù)中使用的架構(gòu)不同，嵌入模型主要基于Transformer架構(gòu)。

2024-05-30 08:40:41

大型語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

2024年Kubernetes管理的發(fā)展趨勢(shì)及預(yù)測(cè)

隨著Kubernetes管理在2024年繼續(xù)發(fā)展，下述趨勢(shì)和預(yù)測(cè)正在塑造一個(gè)更加安全、可擴(kuò)展的未來。

2024-05-30 08:00:00

Kubernetes 集群容器

詳解生成式人工智能的開發(fā)過程

回到機(jī)器學(xué)習(xí)的“古老”時(shí)代，在您可以使用大型語(yǔ)言模型（LLM）作為調(diào)優(yōu)模型的基礎(chǔ)之前，您基本上必須在所有數(shù)據(jù)上訓(xùn)練每個(gè)可能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以找到最佳（或最不糟糕）的擬合。

2024-05-29 08:39:19

機(jī)器學(xué)習(xí)大型語(yǔ)言模型 LLM

TigerGraph CoPilot如何實(shí)現(xiàn)圖形增強(qiáng)式AI

TigerGraph CoPilot解決了復(fù)雜數(shù)據(jù)管理與相關(guān)分析的挑戰(zhàn)。通過它在自然語(yǔ)言處理和高級(jí)算法方面的強(qiáng)大功能，組織可以在克服數(shù)據(jù)過載和應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)訪問欠佳方面，獲取巨大的業(yè)務(wù)洞察。

2024-05-28 08:31:36

AI助手生成式AI LLM

可解釋性人工智能：解釋復(fù)雜的AI/ML模型

本文探討了可解釋性人工智能 (XAI)，重點(diǎn)是通過LIME和SHAP等技術(shù)使人工智能系統(tǒng)的決策更加透明和可理解。

2024-05-28 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

Windows 11廣告植入“另辟蹊徑”：PC Manager暗示若不使用必應(yīng)搜索，你的系統(tǒng)可能需要“修復(fù)”

Edge瀏覽器近期增添了許多實(shí)用的新功能，如側(cè)邊欄、休眠標(biāo)簽頁(yè)和沉浸式閱讀器。話雖如此，瀏覽器中仍有一部分功能被部分用戶視為“冗余軟件”和不必要的累贅。

2024-05-27 14:01:14

Windows 11 Edge 瀏覽器

Meta LlaMA 3模型深度解析

本文將深入探索當(dāng)前火熱的Llama 3模型背后的轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的細(xì)微差別，并分析其在生成式人工智能生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展前景。

2024-05-27 09:01:42

Llama 3 大型語(yǔ)言模型人工智能

為何說小語(yǔ)言模型是AI界的下一大熱門？

在AI領(lǐng)域，科技巨頭們一直在競(jìng)相構(gòu)建越來越龐大的語(yǔ)言模型，如今出現(xiàn)了一個(gè)令人驚訝的新趨勢(shì)：小就是大。

2024-05-27 08:00:00

人工智能大語(yǔ)言模型

?Mojo崛起：AI-first 的編程語(yǔ)言能否成為新流行？

AI優(yōu)先語(yǔ)言的興起可能會(huì)激發(fā)AI、語(yǔ)言設(shè)計(jì)和硬件開發(fā)之間相互作用的新一波創(chuàng)新。隨著語(yǔ)言設(shè)計(jì)師與AI研究人員和硬件供應(yīng)商密切合作以優(yōu)化性能和表達(dá)性，我們可能會(huì)看到為這些語(yǔ)言和AI工作負(fù)載設(shè)計(jì)的新型架構(gòu)和加速器的出現(xiàn)。

2024-05-24 14:16:11

?Mojo AI-first 編程語(yǔ)言

利用大語(yǔ)言模型增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)抓?。阂环N現(xiàn)代化的方法

大語(yǔ)言模型(LLMs)被視為下一代計(jì)算機(jī)程序，它們可以通過閱讀和分析海量文本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。在當(dāng)今時(shí)代，LLMs具備了以人類般的敘述方式進(jìn)行寫作的驚人能力，使其成為處理語(yǔ)言和理解人類語(yǔ)言的高效工具。

2024-05-24 08:54:18

大語(yǔ)言模型 LLMs 網(wǎng)絡(luò)抓取

七個(gè)很酷的GenAI & LLM技術(shù)性面試問題

大語(yǔ)言模型(LLM)在數(shù)據(jù)科學(xué)、生成式人工智能(GenAI)和人工智能領(lǐng)域越來越重要。這些復(fù)雜的算法提升了人類的技能，并在諸多行業(yè)中推動(dòng)了效率和創(chuàng)新性的提升，成為企業(yè)保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。

2024-05-23 09:59:02

大語(yǔ)言模型 LLM 人工智能

基于LangChain自查詢檢索器的RAG系統(tǒng)開發(fā)實(shí)戰(zhàn)

本文介紹RAG(檢索增強(qiáng)生成)技術(shù)并基于LangChain框架的自查詢檢索器來開發(fā)一個(gè)實(shí)戰(zhàn)型電影推薦系統(tǒng)。

2024-05-22 09:38:25

RAG 電影推薦系統(tǒng)LangChain

使用Python探究OpenAI API

我們?cè)诒疚闹袑⑻接懭绾谓Y(jié)合使用OpenAI API和Python以及可以執(zhí)行的各種任務(wù)。但愿您能從這篇文章中學(xué)到很多。

2024-05-21 09:01:00

OpenAI 人工智能語(yǔ)音模型

基于單元的架構(gòu)綜合指南

本文深入研究基于單元的架構(gòu)，探索其有效實(shí)施的基本原則、在現(xiàn)實(shí)世界的使用，以及其帶來的好處、面對(duì)的挑戰(zhàn)和應(yīng)對(duì)策略。

2024-05-21 08:00:00

架構(gòu)數(shù)字化分布式系統(tǒng)

生成式AI是否正在讓私有云“復(fù)興”

根據(jù)Forrester于2023年進(jìn)行的基礎(chǔ)架構(gòu)云調(diào)查，大約1300名受訪的企業(yè)云決策者中，有79%表示他們的組織正在實(shí)施私有云。此外，IDC預(yù)測(cè)，包括托管私有云在內(nèi)的全球?qū)Ｓ盟接性品?wù)支出將在2024年達(dá)到204億美元，并且至少到2027年會(huì)翻一番。

2024-05-20 13:09:25

生成式 AI 私有云

12秒“挪走”2500萬！以太坊漏洞暴露，麻省理工兩學(xué)子一手主導(dǎo)閃電竊案，或?qū)⒚媾R二十年鐵窗生涯

據(jù)美國(guó)司法部周三公布的一項(xiàng)起訴書顯示，兩兄弟涉嫌在大約12秒內(nèi)，通過一種前所未見的加密貨幣騙局，篡改以太坊區(qū)塊鏈，盜取了2500萬美元。美國(guó)檢察官Damian Williams在司法部的新聞稿中表示，該騙局極為復(fù)雜，以至于“對(duì)區(qū)塊鏈的整體誠(chéng)信提出了質(zhì)疑”。

2024-05-20 08:52:51

以太坊漏洞區(qū)塊鏈

通過檢索增強(qiáng)生成(RAG) 增強(qiáng)LLM的實(shí)戰(zhàn)演練

本文主要介紹如何通過檢索增強(qiáng)生成(RAG)增強(qiáng)LLM，并使用LlamaIndex和LangChain作為數(shù)據(jù)場(chǎng)景，將應(yīng)用程序部署到Heroku。

2024-05-20 08:31:33

檢索增強(qiáng)生成 LLM 大型語(yǔ)言模型

與機(jī)器對(duì)話：揭示提示工程的十個(gè)秘密

提示工程是說服機(jī)器做人類想做之事的最新藝術(shù)。本文是關(guān)于編寫LLM提示必知的10件事。

2024-05-16 08:48:57

人工智能 LLM 大型語(yǔ)言模型

IT專業(yè)人士獲得高薪的十項(xiàng)技能

研究機(jī)構(gòu)揭示了企業(yè)的10項(xiàng)核心IT技能，而技能達(dá)到專家水平的IT專業(yè)人士可以獲得更高的薪酬溢價(jià)。

2024-05-16 08:00:00

IT專業(yè)人員 NoSQL

Agents需要一個(gè)代碼解釋器

在他們的類比中，完全依賴LLM的代理可以被認(rèn)為是在沒有慢思考的情況下操作，即在沒有深入思考的情況下來快速生成文本。下面是一個(gè)例子，說明即使是簡(jiǎn)單的任務(wù)也可能需要一些系統(tǒng)，而不能憑直覺回答。

2024-05-15 10:07:11

Agents 人工智能 CSV

Llama-3的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手來了——可運(yùn)行在iPhone上的小體量高性能LLM模型Phi-3

這篇文章將深入探討Phi-3論文中的新發(fā)現(xiàn)，以及Phi-3等模型發(fā)布的重要意義。

2024-05-15 08:42:19

Phi-3 LLM 機(jī)器學(xué)習(xí)

平臺(tái)工程如何應(yīng)對(duì)DevOps挑戰(zhàn)？

不妨看看DevOps面臨的重大挑戰(zhàn)以及平臺(tái)工程有沒有可能取而代之。

2024-05-15 08:00:00

DevOps 平臺(tái)工程

有關(guān)端點(diǎn)安全的十點(diǎn)關(guān)鍵需知

我為你整理出了便于 IT 和安全專業(yè)人員掌握的 10 項(xiàng)端點(diǎn)安全加固的必備技巧。我們將從識(shí)別端點(diǎn)開始探討，直至實(shí)施 EDR 解決方案，讓你更有信心地保護(hù)自己所管轄的各個(gè)端點(diǎn)。

2024-05-14 10:03:51

端點(diǎn)安全網(wǎng)絡(luò)端點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)攻擊

使用Quarkus和LangChain4j，LLM在Java中可以實(shí)現(xiàn)哪些功能？

自然語(yǔ)言處理(NLP)指的是構(gòu)建能夠識(shí)別、理解和生成人類語(yǔ)言文本的機(jī)器。對(duì)于許多人來說，這聽起來像是一種新技術(shù)，但實(shí)際上它與計(jì)算機(jī)誕生在同一時(shí)期。在信息時(shí)代初期，能夠自動(dòng)將一種人類語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言是程序員的夢(mèng)想。

2024-05-14 09:57:10

人工智能 Quarkus LLM

云原生應(yīng)用安全完整指南

本文通過介紹云原生應(yīng)用類型、最佳實(shí)踐、工具和平臺(tái)為云原生應(yīng)用安全實(shí)踐提供了完整指南。

2024-05-13 08:00:00

云原生容器安全

生成式AI模型大PK——GPT-4、Claude 2.1和Claude 3.0 Opus

生成式AI模型成為當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)的熱點(diǎn)之一，GPT-4、Claude 2.1和Claude 3.0 Opus就是三種具有代表性的模型。本文將針對(duì)這三種模型進(jìn)行評(píng)估和比較，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比分析。

2024-05-13 07:14:03

GPT-4 生成式AI AI模型

云計(jì)算時(shí)代，如何保障數(shù)據(jù)安全

云計(jì)算安全對(duì)于保護(hù)數(shù)據(jù)至關(guān)重要，組織需要采取強(qiáng)有力的措施來保護(hù)通過云計(jì)算服務(wù)存儲(chǔ)和傳輸?shù)臄?shù)據(jù)。

2024-05-11 11:41:03

云計(jì)算安全

音樂人值得嘗試的十大文本轉(zhuǎn)音樂AI平臺(tái)

新時(shí)代的應(yīng)用程序如雨后春筍般涌現(xiàn)，音樂領(lǐng)域的Sora時(shí)代終于到來了。然而，最近的一項(xiàng)研究表明，超過71%的音樂家害怕AI。

2024-05-11 10:38:57

人工智能音樂AI平臺(tái)生成式AI

如何借助假設(shè)文檔嵌入改進(jìn)語(yǔ)義搜索？

找到合適的AI模型來構(gòu)建工作流程很困難。由于不同平臺(tái)上有眾多的模型可用，因此不可能知道從哪里入手，或者如何找到最適合您特定需求的模型。

2024-05-10 08:33:17

AI LLM 大語(yǔ)言模型

什么是去中心化物理基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)

本文介紹了 DePIN 的基本概念，工作原理，應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，以及典型網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用場(chǎng)景。

2024-05-10 08:00:00

區(qū)塊鏈去中心化 Web 3

Stack Overflow 大規(guī)模封禁賬號(hào)：只因大量用戶反對(duì)與 OpenAI 的合作

在聲勢(shì)浩大的AI市場(chǎng)中，對(duì)技術(shù)與利益的狂熱追逐固然令人興奮，但同時(shí)也應(yīng)當(dāng)有所節(jié)制。種種發(fā)展態(tài)勢(shì)一直在提醒我們，在擁抱技術(shù)革新帶來的機(jī)遇時(shí)，也需要謹(jǐn)慎考慮其雙面性，確?？萍歼M(jìn)步與可持續(xù)發(fā)展并行不悖。

2024-05-09 14:31:19

OpenAI AI 技術(shù)

探索生成式人工智能的版權(quán)清算問題

法律界開始密切關(guān)注生成式人工智能領(lǐng)域?qū)τ诎鏅?quán)的影響，這可能會(huì)對(duì)我們的工作產(chǎn)生真正的影響。在我們具體討論版權(quán)如何影響生成式人工智能領(lǐng)域之前，讓我們首先來回顧一下版權(quán)相關(guān)的事實(shí)問題。

2024-05-09 08:57:03

人工智能 OpenAI ChatGPT

十種可用于身份驗(yàn)證的物理和行為標(biāo)識(shí)符

生物識(shí)別技術(shù)有可能使身份驗(yàn)證比傳統(tǒng)密碼更快、更容易、更安全，但公司需要小心他們收集的生物識(shí)別數(shù)據(jù)。

2024-05-09 08:00:00

生物識(shí)別身份驗(yàn)證行為標(biāo)識(shí)符

開源正處于中年危機(jī)

盡管預(yù)算問題是開源生態(tài)系統(tǒng)中的首要挑戰(zhàn)，但它們并不局限于這一領(lǐng)域，因?yàn)榻陙恚萍夹袠I(yè)一直在緊縮開支和裁員。

2024-05-08 12:55:51

開源生態(tài)系統(tǒng)項(xiàng)目

深度剖析CAT命令在腳本審查中的潛在風(fēng)險(xiǎn)及其局限性

作為L(zhǎng)inux用戶，你可能已經(jīng)頻繁地使用“cat”命令。這個(gè)命令是一個(gè)實(shí)用的小工具，能夠在終端中顯示文件內(nèi)容。然而，使用“cat”命令來查看腳本文件可能存在潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)可能并未被廣泛認(rèn)知。

2024-05-08 08:00:00

Linux CAT命令

使用LLMLingua-2壓縮GPT-4和Claude提示

LLMLingua-2與其他提示壓縮方法相比更快、更高效，并且需要更少的計(jì)算資源。對(duì)于涉及冗長(zhǎng)提示和壓縮的LLM應(yīng)用程序來說，它是一個(gè)很好的工具，可以節(jié)省大量成本，并獲得更好的用戶體驗(yàn)。

2024-05-08 07:28:06

LLMLingua LLM 大型語(yǔ)言模型

AI空戰(zhàn)視頻曝光！美國(guó)空軍飛行員能在模擬戰(zhàn)中贏過AI嗎？

“X-62A是一個(gè)不可思議的平臺(tái)，不僅用于研究和推進(jìn)測(cè)試狀態(tài)，也用于為下一代領(lǐng)先技術(shù)的測(cè)試做準(zhǔn)備”測(cè)試飛行員學(xué)校指揮官詹姆斯·瓦爾皮亞尼上校在新聞發(fā)布會(huì)上說。

2024-05-07 14:13:46

AI 平臺(tái)項(xiàng)目

快3倍！Meta 違背經(jīng)典模型結(jié)構(gòu)，一次預(yù)測(cè)多個(gè)token，路徑可行，大模型大幅提速指日可待！

根據(jù)研究人員的說法，多標(biāo)記預(yù)測(cè)還使模型在跨廣泛批量大小的推理時(shí)間上快了多達(dá)三倍。“使用多標(biāo)記預(yù)測(cè)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，額外的頭部（Head）比簡(jiǎn)單的下一個(gè)標(biāo)記預(yù)測(cè)模型的微調(diào)更準(zhǔn)確，我們讓模型可以釋放自我推測(cè)解碼的全部潛力，”研究人員寫道。

2024-05-07 14:09:54

Meta 模型 token

開發(fā)者的LlamaIndex入門指南

雖然我們?nèi)匀蝗狈σ环N全面的語(yǔ)言來描述模型內(nèi)部發(fā)生的事情，但是通過LlamaIndex使用的RAG不乏一種可靠的途徑。它既可以增強(qiáng)針對(duì)特定領(lǐng)域信息的大語(yǔ)言模型，也可以確保處理結(jié)果的可驗(yàn)證性。而這一切都旨在減少錯(cuò)誤應(yīng)答的可能，而這正是當(dāng)前困擾人工智能的典型問題。

2024-05-07 08:45:16

OpenAI LlamaIndex 大語(yǔ)言模型

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