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RSS订阅原创 书生第四期L1G6000 opencompass评测
在训练营提供的开发机上创建用于评测 conda 环境:conda create -n opencompass python=3.10conda activate opencompasscd /rootgit clone -b 0.3.3 https://github.com/open-compass/opencompasscd opencompasspip install -e .pip install -r requirements.txtpip install huggingf
2024-11-25 10:04:19
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原创 书生第四期L1G4000 InternLM + LlamaIndex RAG 实践
基于 LlamaIndex 构建自己的 RAG 知识库，寻找一个问题 A 在使用 LlamaIndex 之前 浦语 API 不会回答，借助 LlamaIndex 后 浦语 API 具备回答 A 的能力。示例中，由于xtuner是一款比较新的框架，InternLM2-Chat-1.8B训练数据库中并没有收录到它的相关信息。因此直接询问大模型相关问题，不能给出准确的答案。在未对InternLM2-Chat-1.8B进行任何增训的情况下，仅通过RAG技术实现的新增知识问答，能够回答出xtuner相关问题。
2024-11-21 18:58:23
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原创 书生第四期L1G3000 LangGPT结构化提示词编写实践
x在本地vscode连接开发机，然后创建虚拟环境、安装需要的库和tmux。系统提示下的模型输出更加具体，而没有系统提示的模型输出的比较简短宽泛。使用一下命令或在vsCode界面中新建文件夹langgpt。明显有系统提示词的能实现剧本编写。无提示词和有提示词的情况如下，
2024-11-19 23:02:08
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原创 L1G1000作业-书生大模型全链路开源体系
还搭载很多数据处理工具，包括Miner U（支持多格式文件，智能萃取，生成高质量预训练、微调语料）、LableLLM（致力于LLM对话块标注）、Lable U（专注于图像、视频、音频等多种数据的轻量级开源标注工具）等。通过数据过滤、智能评估生成预训练数据，还有就是指令生成、辅助标记生成对齐数据，来实现模型的更新迭代，并且这是一个持续的过程。拥有高效的推理、可靠的量化、卓越的兼容性、便捷的服务和有状态的推理。书生浦语大模型不仅是在其原生模型的能力上，还在与调用的搜索引擎，解决问题的策略相关。
2024-11-17 10:56:40
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原创 书生第四期L0G2000 PYTHON基础知识
在本地的vscode中粘贴实例代码并调试，得出异常，可能为格式的问题。leet题目直接采用python 一行解决，当然也可以使用其他语言。我们采取修改，主要修改部分为去除前后的干扰符号。
2024-11-16 23:27:07
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原创 书生第四期L0G1000 Linux 基础知识
在vscode上进行连接，采用remote插件，在config文件中按照下列进行编写。在本地的powershell进行连接。依教程创建文件，并把代码粘贴上。
2024-11-16 23:22:50
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