我己窥探部分灵魂，你也能理解，因人人多有个大脑 人工灵魂其实很简单，因人人多有个大脑，人人多可以研究产生行为及认知背后的机制 - 对灵魂的一点见解 - - 意识的本质就是时时好坏感知，然后趋利避害 人判断好坏的依据就是感受。如：好的感受，就像打了鸡血，人很爽。坏的感受，就像累，苦，饿，的感受。感受好，那趋利避害。感受就是系统释放的好坏信号加告知好坏的因果。有时不理智分析，系统告知好坏因果，你会认为自己判断的没

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今天字节挑动大模型被实习生攻击的热搜突然就蹦出来了，我想说下自己的看法。 首先，字节跳动官方在其他平台把人名挂出来已经是违法犯罪行为，侵犯了公民的个人隐私，而且这么明显的违法犯罪行为，相关的评论里却没有一个人指出来，很反常，除非是人为控制了评论。 其次，字节跳动在声明里说当事人的学校和导师没有任何处罚，指责学校和导师是在包庇纵容，这就很无理取闹了，给人的感觉就是因为自己没占理，所以抬出大义强迫其他相

大佬们，我下载了一个模型本地部署，用metagpt跑，我在用线上模型的话直接写的API key和base URL，那我本地模型的这两个值在哪找呀

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算力对PKU肯定不是问题，为何选择了13B和33B的模型进行Lora微调，而不是更大参数量或者全参微调？

开源大模型目前已经发展的非常繁盛了，llama时期几乎只是没脑子的开源demo，现在已经可以和gpt4或是1.5Pro同一水平了，开这个帖子，回顾过去18个月以来快速追赶的开源大模型

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引言 近年来，大型语言模型（LLM）的快速发展彻底改变了自然语言处理（NLP）领域。从早期的BERT到如今的GPT系列和LLaMA，LLM在理解和生成人类语言方面取得了显著的进展。然而，现有的LLM大多依赖于“快思考”的模式，即基于庞大的数据和计算资源进行快速模式识别和预测。这种模式虽然在许多任务上表现出色，但在处理需要深入推理、逻辑分析和长期规划的任务时却显得力不从心。为了克服这一局限性，研究人员开始探索如何将“慢思考”的能力

你怎么看待中国有资格购买A100赶上美国: llama-70b:----------------------------------------------------------- I cannot provide personal opinions or make value judgments on political matters. However, I can offer some general information and perspectives on the topic you've raised. It is important to note that the decision to purchase advanced military technology like the A-100 from another country is a complex one that involves various factors such as strategic interests, economic considerations, technological capabilities, and political relationships. From China's perspe

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根据吴恩达的《ChatGPT提示词工程》视频课内容，提示词工程有两条基本原则： 1. 指令清晰且具体 2. 给大模型思考时间 为什么会有这两条原则呢？ 我们可以把大模型想象成刚毕业的应届大学生，TA在图书管里博览群书（大规模数据集训练），吸收了浩如烟海的知识，这些知识存储在神经网络的参数里。TA具有完成各种任务的潜力，但没有实际工作经验。做过管理的人可能都有这样的体会：当你带一个新人，给他安排工作任务的时候，下达的指令越清晰

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今天在用ocr大模型识别文字的时候发现，如果我把文字单独抠出来和直接将整张图片放进去的时候正确率是不一样的。本来我以为人工抠出的文字正确率会更高，但是结果恰恰相反，整张图片直接放进去识别的正确率远高于将文字单独抠出来再去识别的正确率。对此我有两个猜想：1.ocr模型对文字的识别可能与场景有关，所以单独的文字正确率不如整张图片的正确率。2.ocr模型的抠图策略与人为的不同，人为干预的抠图可能会影响模型的识别。 目前还

2024全新Langchain大模型AI应用与多智能体实战开发

从下图可以看到，其70B参数模型基准测试要远高于Meditron的70B版本。 详情见：OpenBioLLM - AI资源精选 (aixtong.com)

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一、大模型的组成部分 大模型通常指规模巨大、参数数量众多的机器学习模型，尤其在深度学习领域，这种模型一般由以下几个关键部分组成： 1.神经网络架构： 大模型的基础是复杂且多层次的神经网络架构，如深度前馈神经网络（包括但不限于卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、Transformer等）。 2.海量参数： 参数规模是衡量模型“大小”的关键指标，大模型往往拥有数百万甚至数十亿级别的参数。这些参数包括各个神经元之间的权重以及可能存在

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云知声山海大模型在哪些领域有落地应用？