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RSS订阅原创 XTuner 微调实践微调
创建一个新的文件夹用于存储微调数据。文件后将下面的内容复制进去。然后修改如下： 打开。模型 WebUI 对话。为“Joker胡”。
2024-11-11 22:58:42
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原创 LlamaIndex+InternLM API 实践
给模型注入新知识的方式，可以简单分为两种方式，一种是内部的，即更新模型的权重，另一个就是外部的方式，给模型注入格外的上下文或者说外部信息，不改变它的的权重。第一种方式，改变了模型的权重即进行模型训练，这是一件代价比较大的事情，大语言模型具体的训练过程，可以参考。类比人类编程的过程，第一种方式相当于你记住了某个函数的用法，第二种方式相当于你阅读函数文档然后短暂的记住了某个函数的用法。然后在自己电脑终端ssh连接之后，在命令行点击，红框里的url，即可进入以下网页，然后就可以开始尝试问问题了。
2024-11-11 13:04:30
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原创 LangGPT结构化提示词编写实践
从左到右，我们首先看到的是“s”，它不是“r”。接下来是“t”，它也不是“r”。接下来是“a”，它不是“r”。接下来是“b”，它不是“r”。然后是“e”，它也不是“r”。最后，我们看到“y”，它不是“r”。在单词“strawberry”中，也有两个字母“r”。所以，“strawberry”和“cherry”一样，都包含两个“r”。因此，在单词“strawberry”中，我们找到了三个“r”。所以，在单词“strawberry”中，有三个字母“r”。在单词“strawberry”中，有2个字母“r”。
2024-11-08 16:13:11
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原创 玩转书生「多模态对话」与「AI搜索」产品 - 任务
二、选择逻辑代码编程、文章创作、灵感创意、角色扮演、语言翻译、逻辑推理以上任意一个场景或者你自己感兴趣的话题与浦语进行对话 (轮次不限)。请以 MindSearch 的回复作为参考 (推荐) 或者直接粘贴 MindSearch 的回复内容在知乎上回答 3 个问题的任意一个。三、体验书生·万象模型多模态能力，从图片 OCR、图片内容理解等方面与书生·万象展开一次包含图片内容的对话。一、使用 MindSearch 在以下三个问题中选择一个你感兴趣的进行提问。浦语小助手将基础任务中的三个问题在知乎上进行了提问。
2024-11-08 13:13:53
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原创 书生·浦语大模型开源开放体系总结
开源之路internLM 性能天梯InternLM2.5 优势推理能力领先：比InternLM2综合推理能力提升20%支持100万字上下文：理解和精确处理自主规划和搜索完成复杂任务：效率提升60倍核心技术思路100万token上下文——大海捞针实验给模型一个超长的背景信息，看模型是否能定位超长文本中任何位置的任何信息传统RAG：拆分->向量化->问题向量化->匹配->语言模型自主规划和搜索完成复杂任务全链条开源Opencompass 评测。
2024-11-07 12:51:52
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原创 玩转HF-创建intern_cobuild项目
需要输入用户的Access Tokens，在Hugging Face中创建一个类型为“Write”的token。把config.json复制粘贴进这个文件夹里面 ，并且写一个README.md文件，内容如下。（2）下载internlm2_5-chat-1_8b并打印示例输出。安装git lfs，并通过CLI上传 Hugging Face。（1）下载internlm2_5-7b-chat的配置文件。4 Hugging Face Spaces的使用。保存后就可以push到远程仓库上。用git提交到远程仓库。
2024-11-04 21:57:47
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原创 Python task
遍历 ransomNote 字符串，对于每个字符：如果哈希表中该字符的计数大于 0，则将该字符的计数减 1。如果哈希表中该字符的计数为 0 或者不存在，则表示 ransomNote 无法由 magazine 构成，返回 False。要判断 ransomNote 是否可以由 magazine 中的字符构成，并且 magazine 中的每个字符只能在 ransomNote 中使用一次，我们可以使用哈希表来记录每个字符的出现次数。总结：从网页中复制 JSON 字符串时，可能会引入不可见的特殊字符或格式问题。
2024-11-01 18:42:21
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原创 书生·浦语闯关任务L0-Linux-关卡
闯关任务：完成SSH连接与端口映射并运行hello_world.py。3.运行hello_world.py。
2024-10-31 19:36:19
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空空如也
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