本文分享自华为云社区《LangChain是什么？LangChain的详细介绍和使用场景》，作者：码上开花_Lancer。一、概念介绍1.1Langchain是什么？官方定义是：LangChain是一个强大的框架，旨在帮助开发人员使用语言模型构建端到端的应用程序，它提供了一套工具、组件和接口，可简化创建由大型语言模型(LLM)和聊天模型提供支持的应用程序的过程。LangChain是一个语言模型集成框架，其使用案例与语言模型的使用案例大致重叠，包括文档分析和摘要、聊天机器人和代码分析。简单来说，LangChain提供了灵活的抽象和AI优先的工具，可帮助开发人员将LLM应用程序从原型转化为生产环境。
深度学习相较传统机器学习模型，对算力有更高的要求。尤其是随着深度学习的飞速发展，模型体量也不断增长。于是，前几年，我们看到了芯片行业的百家争鸣和性能指标的快速提升。正当大家觉得算力问题已经得到较大程度的缓解时，大语言模型（LLM,Largelanguagemodel）的兴起又带来了前所未有的挑战。当网络模型达到一定量级后（比如参数量达到10B级别），表现出In-contextlearning，Instructionfollowing和Step-by-stepreasoning等涌现能力（Emergentabilities）。这些能力是以往模型所不具备的，因此LLM引起了学术界与工业界的浓厚兴趣
记录StableDiffusionwebUITensorRT插件使用过程的报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cpuandcuda:0!(whencheckingargumentforargumentmat1inmethodwrapper_CUDA_addmm)拷贝下面的代码覆盖extensions\stable-diffusion-webui-tensorrt里的export_onnx.py文件，将模型和相关的张量移动到GPU，即可解决。importosfrommodu
哈喽，大家好。今天分享一篇知乎高赞文章，作者是张俊林老师。图片读完收获很多，能帮大家更好地理解、学习大模型。原文有2.8w字，我提炼了核心要点，阅读需要10min。ChatGPT的出现给很多人带来了惊喜和醒悟。有人惊喜地发现大型语言模型（LLM）的效果如此出色，而有人则意识到我们对LLM的认知和发展理念距离世界先进水平还有很大差距。我是既惊喜又醒悟的一员，也是典型的中国人，善于自我反思。因此，我开始反思，并将这篇文章作为反思的结果。我认为，OpenAI在LLM的理念和相关技术方面领先于国外的Google和DeepMind大约半年到一年的时间，领先国内大约两年左右。在LLM这个问题上，梯队很明显
如何以计算方式，思考人工智能、宇宙和一切？近日，著名的英国科学家StephenWolfram在TED18分钟的演讲中，分享了自己对这个问题的看法。图片在他看来，宇宙是在一种计算模型下运行的，空间和物质都是由遵守简单计算规则的离散元素组成的。他还提出了ruliad的概念，即所有可以想象的计算过程的复杂极限。宇宙尽头，是「计算」？人类的语言、数学、逻辑学，都是用来表达和理解世界的方式。而在我们这个时代，「计算」成为了一种新的、也更强大的方法。近50年来，我有幸基于「计算」的理念建造了一座更高的科学技术塔。今天我想告诉你，这些努力取得了一些什么样的成就。还记得，我上一次TED演讲是在13年前——20
HowEffectiveAreNeuralNetworksforFixingSecurityVulnerabilities写在最前面摘要贡献发现介绍背景：漏洞修复需求和Java漏洞修复方向动机方法贡献数据集先前的数据集和Java漏洞Benchmark数据集扩展要求数据处理工作最终数据集VJBenchVJBench与Vul4J的比较大语言模型和APR技术大型语言模型CodeX[17]CodeT5[73]CodeGen[55]PLBART[8]InCoder[28]实验：对于带有注释错误行的输入关于LargeLanguageModels的微调四种基于深度学习的自动程序修复(DL-basedAPR)
论文题目：FRESHLLMS:REFRESHINGLARGELANGUAGEMODELSWITHSEARCHENGINEAUGMENTATION论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.03214.pdf论文由Google、UniversityofMassachusettsAmherst、OpenAI联合发布。 大部分大语言模型只会训练一次，不会被频繁的更新，训练用到的知识会慢慢过时，所以它无法适应变化的世界。论文作者提出了动态问答的基准测试，称为FRESHQA，并且提出了一种简单的解决问题的方法，FRESHPROMPT。 FRESHQA收集的问题根据
前言本文侧重讲解：什么是知识图谱LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用比如，虽说基于知识图谱的问答早在2019年之前就有很多研究了，但谁会想到今年KBQA因为LLM如此突飞猛进呢第一部分知识图谱入门导论1.1什么是知识图谱为了写本第一部分的图谱入门导论，我特意看了下七月在线的知识图谱入门实战的所有课件，对于快速梳理非常不错，因此本部分2/3的内容都来自该课程，更多细节可以看原课程1.1.1实体、关系知识图谱是⼀种基于图的数据结构，由节点(point)和边(Edge)组成，每个节点表示⼀个“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”，知识图谱本质上是语义⽹络实体指的可以是现实世界中
LLM的火爆之后，英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库，它号称可以增加4倍的推理速度。所以本文将对其做一个简单的使用介绍。前所未有的优化在AI世界中优化不仅是一种福利而且是必要的。TensorRT-LLM引入了一系列在模型和运行时级别都具有开创性的优化。在模型级别，TensorRT-LLM采用复杂的策略，如内核融合，将其中多个
基于C#调用TensorRT部署Yolov5模型1.构建TensorRTSharp1.1创建动态链接库项目1.1.1新建TensorRT接口实现文件1.1.2配置C++项目属性1.2编写C++代码1.2.1推理引擎结构体1.2.2接口方法规划1.2.3ONNX模型转换1.2.4初始化推理模型1.2.5创建GPU显存输入/输出缓冲区1.2.6配置图片输入数据1.2.7模型推理1.2.8读取推理数据1.2.9删除推理核心结构体指针1.3编写模块定义文件1.4生成dll文件 NVIDIATensorRT™是用于高性能深度学习推理的SDK，可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。详细安装方式参考以下
