Ollama轻量级、可扩展的框架，用于在本地机器上构建和运行大型语言模型（LLM）。提供了一个简单的API来创建、运行和管理模型，以及一个预构建模型库，可以轻松用于各种应用程序。明显优势：易于使用、轻量级、可扩展、预构建...
综上所述，AI大模型领域的SOTA算法核心技术涵盖了多模态数据融合、模型规模的扩展与优化以及深度学习技术的创新等多个方面。这些技术的发展不仅推动了AI的进步，也为未来的智能应用提供了更广阔的可能性。多模态数据融合是指将来自不同模态（文本、图...
在知识学习与内容创作方面它可以进行要素抽取、问题生成，帮助知识学习和内容创作领域产生更丰富更有用的智能体，结合外部知识进行合理拓展。用户可使用体验文档一键生成、AI撰写助手、多语种文档生成、AI自动配图、多种模...
垂直大模型是专为某一特定领域或任务设计的大模型，以满足该领域的特定需求。针对性强：针对特定领域的数据和任务进行训练和优化。数据集专业：使用特定领域的数据集进行训练，确保模型对该领域有深入的理解。适应范围：适用于需...
超级详细SpringAI+ChatGPT（java接入OpenAI大模型）_chatgptopenai私有模型,封装调用本地支持库,java,教学辅助...
本文对使用transformers的AutoModel自动模型类进行介绍，主要用于加载transformers模型库中的大模型，文中详细介绍了应用于不同任务的ModelHead（模型头）、使用模型头、输出模型结...
前面文章两行代码就实现了文档的切分和向量化存储以及持久化存储。如果我们想用自定义的向量化数据库呢？_llamaindexchromadb...
【多模态LLM】MMMU：面向专家通用人工智能的大规模跨学科多模态理解和推理基准-知乎(zhihu.com)精心收集了来自大学考试、测验和教科书的11.5K个多模态问题跨越艺术与设计、商业、科学、健康医学、人文...
AI大模型应用(1)OpenAiAPI快速入门_大模型chat版本和instruct版本区别...
在自然语言处理领域，大语言模型的预训练-微调技术已经成为一种常见的方法。其中，LoRA（Low-RankAdaptation）是一种新颖的微调技术，通过引入低秩矩阵来调整模型的行为，以提高模型在新任务上的表现。...