胡言乱语

最新推荐文章于 2025-04-22 09:06:00 发布
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分类专栏： 废话连篇 文章标签： 胡言乱语
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1、人就是这样 因为知识类似无限的网状结构 知道得越多就知道自己不知道的越多 所以认为什么简单学一下就知道了的人一般都是井底之蛙
胡言乱语APP
m0_67103283的博客
06-13 307
This app is an Internet software service provided by our company. These terms of service are the main agreement for you to access and use this app.1. Service content"Products and / or services" in these terms means that this app provides you with the servi
ollama导入自己微调后的模型胡言乱语
m0_57057282的博客
05-21 3659
原因：Modelfile的模板格式不对，对的如下所示。1.ollama导入自己微调后的模型胡言乱语。下载llama.cpp。
一些胡言乱语
hanshou101的博客
02-01 703
一些胡言乱语 1.已有的，两套每天填写的体系。 2.当无所事事，没有人监督的时候， “祈祷神圣”，可以将你从低谷中拉出来。 我想，"祈祷神圣"是一项 “济贫劫富” 的事物（体系）。 （它）没有给你太低的下限；可能也没给你较高的上限 3.对于2，可能是，我对于 "祈祷神圣"的上限，没有太多次数
小程序源码：胡言乱语生成器
m0_62049523的博客
06-18 317
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的方式不对吧有能力的可以自己看看,当然有大部分还是正常的,至于没有能力的把空白部分删除就好啦安装很简单,只需要使用微信开发者工具打开源码即可小程序源码下载地址：...
胡言乱语。。。
聚集机器学习、信息安全
04-27 1011
1. 所有认为美好的都是因为自己以一种客串的角色在扮演，当把是主角，就有角色压力了。 2. 外观往往和事物的本身完全不符，世人都容易为表面的装饰所欺骗。（莎士比亚《威尼斯商人》） 3. 旅游就是从自己活腻了的地方，跑到别人活腻了的地方；跳槽就是从一个坑跳到另一个坑； ...
解决微调后的模型导入ollama后出现”胡言乱语“情况
qq_45689158的博客
06-14 3171
先说结论，出现该问题的原因主要是因为Modelfile文件没有配置好。这个是ModelFile文件的配置，第一行的from为要用的模型地址。
间歇性的胡言乱语
cutter_point的专栏
09-10 649
我把童年丢了，把青春掉了，去换取一个名叫成就的东西；我把父母扔了，把自己丢了，去寻找一个叫爱情的东西。 这句话不知怎么的就打动了我，也许和这句话的内容不相干，但是我就是想到了这些： 有时候真想什么都不管，就这么堕落下去，怎么开心怎么玩，怎么放松怎么做，可是最后，放不下，前面那么多的努力说放弃就放弃，实在是舍不得。 可是怎么优柔的决断我想最终迎来的还会是失败吧。。。 我不后悔
随笔-胡言乱语
JustDI0209的博客
04-30 328
近来没什么技术更新，但是又想写点东西。就随便扯一点吧。因为疫情，断断续续的隔离了快一个月，平时的工作也是以系统运维和前端开发为主，没有什么新的技术开发，就准备学习下CSS，补补前端的短板。借着新项目，调试了几个页面的样式 ，感觉就是，谁在给我说前端简单，就让他按照UI图做个一模一样的页面。 上周参加了部门的PPT演讲比赛，以nginx配置为题，得了个第二（意料之外）。随着疫情好转，项目组陆...
​​AI客服“胡言乱语”惹众怒，Cursor CEO紧急灭火：一场由AI幻觉引发的信任危机​
鸿蒙布道师
04-22 724
AI技术的发展让许多企业尝到了效率提升的甜头，但随之而来的，是AI“幻觉”（Hallucination）带来的信任危机。企业在享受AI带来的效率提升时，必须建立严格的监管机制，否则AI的“幻觉”可能变成企业的“噩梦”。​的程序员在Reddit上发帖吐槽，称自己在使用Cursor时遇到了​。​因自家AI客服的一句误导性回复，引发了一场程序员集体退订的风波。​的公司，如今却因为AI的“胡言乱语”栽了跟头。​的问题：只要在一台设备上登录，其他设备就会被强制下线。​，如果按设备收费，三台设备每月就要​。
微信小程序;胡言乱语生成器
07-01
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名 该小程序里面的生成样式多样化有很多种 不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的...
优化版胡言乱语生成器小程序源码.rar
06-23
【优化版胡言乱语生成器小程序源码】是一个针对微信小程序开发的项目，它包含了一整套用于生成随机、无固定意义语句的源代码。这个小程序源码旨在为用户提供娱乐性的体验，通过程序算法生成各种“胡言乱语”，用户...
胡言乱语生成器小程序源码.zip
06-20
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 打开有部分生成的界面是空白有可能是之前那款的问题 所以小编今天就重新发布一款,新增加了N款多样化的模板 另外也优化了之前那款的多种问题 该小程序源码无需服务器和域名...
胡言乱语生成器微信小程序源码在线取名等支持流量主收益
11-23
胡言乱语生成器微信小程序源码/在线取名等支持流量主收益 这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序...
（已更新）胡言乱语生成器微信小程序源码
06-01
这是一款纯前端的一款生成器小程序源码 该小程序源码无需服务器和域名 该小程序里面的生成样式多样化有很多种 不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的方式不对吧 ...
PLC控制变频器：三菱与汇川PLC通过485通讯板实现变频器正反转及调速控制
07-24
内容概要：本文介绍了如何利用三菱和汇川PLC通过485通讯板实现变频器的正转、反转及调速控制。主要内容涵盖硬件配置、软件编程、具体控制逻辑及上机测试。文中详细描述了各个步骤的操作方法和注意事项，包括关键寄存器的设置及其含义。程序中有详细的中文注释，便于理解和维护。最终通过上机测试验证系统的稳定性和可靠性。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和变频器控制的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对电机进行精确控制的工业应用场景，如生产线、机械设备等。目标是提高控制系统灵活性和效率，确保系统稳定可靠。 其他说明：本文不仅提供理论指导，还附带实际操作经验，有助于读者更好地掌握相关技术和应用。
Python桌面版数独（五版）-优化选择模式触发新棋盘生成
07-24
Python桌面版数独（五版）-优化选择模式触发新棋盘生成
jmeter 下载使用5.6.3
07-24
jmeter 下载使用5.6.3
数据工程ETL工程师全解析：从数据抽取到加载的技术要点与职业发展路径
最新发布
07-24
内容概要：文章详细介绍了ETL工程师这一职业，解释了ETL（Extract-Transform-Load）的概念及其在数据处理中的重要性。ETL工程师负责将分散、不统一的数据整合为有价值的信息，支持企业的决策分析。日常工作包括数据整合、存储管理、挖掘设计支持和多维分析展现。文中强调了ETL工程师所需的核心技能，如数据库知识、ETL工具使用、编程能力、业务理解能力和问题解决能力。此外，还盘点了常见的ETL工具，包括开源工具如Kettle、XXL-JOB、Oozie、Azkaban和海豚调度，以及企业级工具如TASKCTL和Moia Comtrol。最后，文章探讨了ETL工程师的职业发展路径，从初级到高级的技术晋升，以及向大数据工程师或数据产品经理的横向发展，并提供了学习资源和求职技巧。 适合人群：对数据处理感兴趣，尤其是希望从事数据工程领域的人士，如数据分析师、数据科学家、软件工程师等。 使用场景及目标：①了解ETL工程师的职责和技能要求；②选择适合自己的ETL工具；③规划ETL工程师的职业发展路径；④获取相关的学习资源和求职建议。 其他说明：随着大数据技术的发展和企业数字化转型的加速，ETL工程师的需求不断增加，尤其是在金融、零售、制造、人工智能、物联网和区块链等领域。数据隐私保护法规的完善也使得ETL工程师在数据安全和合规处理方面的作用更加重要。
ollama 胡言乱语
03-17
<think>好的，用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题，需要帮助解决。首先，我需要回忆Ollama的相关知识，并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先，根据引用[3]，AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题，但模型能力有限，适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型，可能在复杂任务上表现不佳，导致输出不连贯。这可能是一个原因，需要检查模型参数大小是否合适。 接下来，引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer，但如果模型本身架构或训练不足，也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化，或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法，如果用户自行合并模型，可能合并过程中出现问题，导致模型参数错误，从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合，并确保步骤正确。 然后，常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大，或者重复惩罚不足导致重复内容。此外，提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数，优化输入提示。 另外，硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误，需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后，如果所有方法都无效，建议用户更新Ollama到最新版本，或者更换更稳定的模型，如引用[3]提到的13B以下模型，或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤：检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户，并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型（如7B以下），其逻辑推理能力较弱，容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型（如13B及以上），但需确保硬件支持（如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型）[^3]。 - 若硬件受限，可调整模型量化等级（如从`q4`改为`q5`）以提升精度： ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值（Temperature）**：降低温度值（默认0.8）可减少随机性： ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚（Repeat Penalty）**：增加惩罚值（默认1.1）避免重复内容： ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示（Prompt）** - 明确任务类型：例如生成文本时添加结构化要求： ``` 请生成3条请假理由，要求：1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考（Few-shot Learning）： ``` 示例：因家中水管爆裂需紧急处理，附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由： ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型（如LoRA微调模型），需检查合并过程是否正确： ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件： ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用，避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续，可切换至其他优化版本（如`mistral`模型对长文本处理更稳定）： ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务，建议直接使用商业API（如ChatGPT）。
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