书生·浦语大模型实战营-第三课笔记

最新推荐文章于 2026-01-06 08:38:59 发布

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10 篇文章

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1、langchain工作流程

2、数据收集及向量化处理

数据收集是向量数据库的源头，可以理解为后续我们要长期采集和更新的知识库或者数据源，在本课中采用了几个项目中的txt和md文档作为数据源

3、接入langchain

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【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（一）：全链路开源体系介绍

专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！

03-31

2274

本文为实战营第一次课程笔记，主要分为两个部分，第一部分从书生·浦语大模型发展、分类、组成进行详细介绍，方便大家理解。第二部分为对 InternLM2技术报告解读，后续系列会继续更新，欢迎大家交流！

【书生·浦语大模型实战营】书生浦语大模型全链条开放体系介绍

weixin_42553583的博客

05-23

1016

在国内众多开源大模型中，上海人工智能实验室开源的书生浦语系列绝对占有一席之地。可能有很多同学还记得年初央视播出的首部人工智能生成动画片《千秋诗颂》，就是上海人工智能实验室的“书生筑梦”大模型制作的。具体可以查看以下新闻报道国产文生视频大模型“筑梦”亮相助央视制作AI动画片《千秋诗颂》筑梦大模型是文生图大模型，我们今天介绍的重点是大语言模型，所以重点在书生浦语上。正好我最近报名的书生·浦语大模型实战营需要写学习笔记。这篇文章既可以当做学习笔记，也可以给大家详细的介绍一下书生浦语系列产品。

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书生·浦语大模型实战营-第一课笔记

2301_79085729的博客

03-28

339

三、重点能力评测方面，InternLM2-chat-20B可以达到Chatgpt3.5的水平。6.应用：LagentAgentLego（支持多种智能体，支持代码解释器等多种工具）多维度数据价值评估、高质量语料驱动的数据富集和有针对性的数据补齐。3.微调：XTuner（支持全参数微调和LoRA等低成本微调）5.评测：OpenCompass（全方位评测，性能可复现）2.预训练：InternLM-Train（并行训练）二、书生浦语2.0（InternLM2）的主要亮点。5.更好的数据理解和分析能力。

书生·浦语大模型实战营-第六课笔记

02-20

253

占位。

书生·浦语大模型实战营-第四课笔记

02-17

332

期待已久的微调课。

书生·浦语大模型实战营-第五课笔记

02-20

214

1、介绍了大模型部署的背景。

书生浦语大模型实战营-浦语提示词工程实践

fulekkk的博客

11-27

1768

如果你要求人工智能计算“strawberry”这个词中字母“r”出现的次数，它就不会有如此精细的单词表示，无法从中得出该字母的每个实例的数量和位置。当然，这可能不准确，因为它所学到的数据不是关于计算字母的，甚至可能不包括追踪我们示例单词中的“r”所需的材料类型。基本上，语言模型会根据先前的单词或标记给出的上下文来预测序列中的下一个单词或标记是什么。- description: 根据用户提供的科幻小说主题、背景设定和情节大纲，创作引人入胜的科幻小说章节，确保语言风格符合科幻小说的特点，内容富有创意和逻辑性。

书生·浦语大模型实战营第四节课笔记及作业

zpc1219的博客

01-13

1312

大语言模型LLM是在海量的文本内容基础上，以无监督或半监督方式进行训练的。海量的文本内容赋予了大模型各种各样的行业知识。但是如果直接把大模型的知识用于生产实践，会发现回答不大满意。微调的目的就是让LLM在具体的场景或领域中能够得到更好的回答。

书生浦语大模型实战营 - 笔记&作业4 大模型单卡微调

kuangkaiming的博客

01-11

559

计算全文的loss让基座模型学到一些领域内新的知识。

书生·浦语大模型实战营笔记-第二节轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo

qq_46212981的博客

01-06

1423

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考实现了三个demo，分别是对话模型，latant模型，以及多模态创作模型，并学习了huggingface的使用方法。

精选资源

书生浦语大模型实战训练营第二期第三节笔记

04-14

书生浦语大模型实战训练营第二期第三节笔记

书生·浦语大模型训练营第三次课笔记

Adela0546的博客

01-13

1215

首先，对于以本地文档形式存在的个人知识库，会使用Unstructed Loader组件来加载本地文档，这个组件会将不同格式的本地文档统一转换为纯文本格式。然后通过Text Splitter组件对提取出来的纯文本进行分割成chunk，再通过开源词向量模型Sentence Transformer将文本段转化为向量格式存储到基于Chroma的相对数据库中。

书生·浦语大模型实战营笔记-第四节 XTuner 大模型单卡低成本微调实战

qq_46212981的博客

01-12

1261

介绍Finetune和XTunner的概念。并微调Xtuner两种微调模式：增量预训练、指令跟随增量预训练：用文章、数据、代码等让基座模型学到一些新知识指令跟随：用高质量的对话和问答数据让模型学会对话模板指令微调之前，模型不知道自己要回答一个问题支持热门数据集的映射支持多数据的样本拼接如果要用别的数据集进行微调，需要将数据转换成Xtuner的格式准备配置文件运行xtuner微调然后把pth转换成Huggingface格式。

学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？

最新发布

code__bee的博客

01-06

219

【代码】学习笔记097——Ubuntu系统中如何通过service服务的方式启动 jar 包？

Python爬虫入门自学笔记

m0_60984906的博客

01-04

737

Python爬虫从request库到beautifulsoup4以及xpath和selenium再到反爬处理，带自动化scrapy，自学入门笔记

python 学习笔记(循环)

weixin_57401249的博客

01-04

402

本文介绍了Python中的循环控制结构。Python提供两种循环：while循环（基于条件判断）和for循环（遍历序列元素）。文章详细讲解了循环控制语句：break（终止整个循环）、continue（跳过当前迭代）和enumerate（获取元素索引）。还介绍了列表推导式（快速生成新列表）和循环嵌套（多重循环）。最后指出函数中break和return的区别：break仅跳出循环，而return会直接结束函数执行。这些知识点是Python流程控制的重要组成部分。

整数规划笔记

JXL1860的博客

01-05

968

这道题目要求我们将逻辑条件转化为整数规划（Integer Programming）中的线性约束条件。含义：如果选择了项目1选择了项目2，那么必须选择项目4。x1≤x4x2≤x4(解释：如果x11，则x4必须为1；x2同理。x1x2≤2x4(解释：左边最大可能是2。如果x40，左边必须是0；如果x41，左边可以是0, 1或2，即允许选1或2。

div3 1059补题笔记

2301_81675368的博客

01-04

681

的形式，这种情况就特判处理一下（因为这种情况正好无法填充），剩余情况就按照上述方法填充。，也就是回文串最前面的两个字符和最后面的两个字符各形成的组必须是对称的。同时进行操作1、2才行，所以我的想法基本上就是操作1、2绑起来进行。进行操作1、2的任何一种操作我感觉得不出直观的规律，必须对区间。这道题我感觉有很多种思路，先分享一下我自己的，虽然没有题解好。我们肯定就是在当前数组的末尾填充，因此，我们不妨维护。假设两个不同的数前后规定为一个组，对于。是最坏的情况，那么我们最多有。的位置，最后答案就是。

【文献阅读】Optimum Quanto：量化工作流与数学公式整合笔记

Toky_min的博客

01-04

632

HuggingFace推出Optimum Quanto量化工具库，支持设备无关的线性量化，可对模型权重（实验性支持激活）进行低精度压缩（支持int8/int4/int2/float8）。该工具通过QuantoConfig配置量化参数，在模型加载时自动完成权重量化，无需修改推理代码。采用对称线性量化方法，结合HQQ优化低比特场景，最小化重建误差。特性包括多精度支持、设备无关性、原生集成HuggingFace生态，适配大语言模型、视觉模型和扩散模型等多种模态。量化后的权重可实时反量化或通过优化核直接计算，保持与

书生浦语大模型实战课：解决配置与端口问题

"书生浦语大模型实战课的第二课作业中，学员们通过视频教程进行学习，但在实际操作中遇到了一系列问题，包括端口配置、权限不足、端口被占用以及URL无法打开等。这些问题主要围绕SSH免密登录和端口占用问题展开。在...