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java重点学习-RabbitMQ+Kafka
六 RabbitMQ Kafka 6.1 RabbitMQ-如何保证消息不丢失 开启生产者确认机制，确保生产者的消息能到达队列 开启持久化功能，确保消息未消费前在队列中不会丢失 开启消费者确认...
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探索Llama 3.1 : 405B参数模型：部署、硬件配置、测试与训练的心得
引言 随着人工智能技术的快速发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。MetaAI最新发布的Llama 3.1 : 405B参数模型，凭借其庞大的参数规模和先进的架构，展...
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一文看懂llama2 (原理&模型&训练)
LLaMA2是一种基于Transformer架构的先进语言模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、机器翻译和问答系统等。本文将从其核心原理、模型结构以及训练方法三个方面进行详细探讨。 一、核心原理 LLaMA2的核心原理是基于自注意力机...
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LLAMA 3.1 论文的见解
这有什么大不了的？ LLAMA 3.1 的发布标志着 AI 开发的一个重要里程碑。开源模型首次接近领先的闭源模型的性能水平。这一转变预示着未来开源模型同样有效，任何人都可以灵活地修改和调整它们。马克·扎克伯格将此与 Linux 的开源性质进行了比较，...
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清洁数据，可信模型：确保您的LLM拥有良好的数据卫生
事实上，有些数据输入模型风险太大。有些可能带来重大风险，例如隐私侵犯或偏见。 译自Clean Data, Trusted Model: Ensure Good Data Hygiene for Your LLMs，作者 Chase Lee。 大语言模型...
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影子人工智能：对企业采用生成式人工智能的隐藏威胁
生成式人工智能(GenAI 技术，尤其是像OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型，不断引起渴望获得竞争优势的企业的兴趣。许多企业认识到这些技术的潜力，以彻底改变其运营的各个方面。然而，尽管人们的兴趣日益浓厚，但在企业内部采用生成式人工智能方面存在明...
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如何让机器学习赋能工业应用？
设备故障使工业部门陷入瘫痪，导致重大生产损失和计划外停机。对于世界各地的加工制造商来说，这些损失每年高达数十亿美元。例如，一条关键的传送带在中途停止运行，可能会迫使整条工厂生产线闲置数小时，从而可能使整个供应链陷入困境。 幸运的是，现代机器学习 (ML...
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人工智能范式从模型为中心转向数据为中心
面向数据的人工智能可以有助于减少生成式AI系统中的幻觉和偏见，从而提高其输出质量。 译自The Paradigm Shift from Model-Centric to Data-Centric AI，作者 Rahul Pradhan 拥有16年以上的经...
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【LLM】大语言模型学习之LLAMA 2：Open Foundation and Fine-Tuned Chat Model
大语言模型学习之LLAMA 2：Open Foundation and Fine-Tuned Chat Model 快速了解 预训练 预训练模型评估 微调 有监督微调（SFT） 人...
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源代码is all you need！7B代码小模型同尺寸无敌，性能媲美ChatGPT和谷歌Gemini
Hugging Face 技术负责人 Philipp Schmid 表示：“代码自动补全工具，如 GitHub Copilot，已被超过一百万开发者使用，帮助他们的编码速度提高了 55%。看到像 Magicoder 和 OSS-INSTRUCT 这样的开...
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最强的GPT-4V都考不过？基于大学考试的测试基准MMMU诞生了
目前最好的大型多模态模型 GPT-4V 与大学生谁更强？我们还不知道，但近日一个新的基准数据集 MMMU 以及基于其的基准测试或许能给我们提供一点线索，如下排行榜所示。 看起来，GPT-4V 在一些科目上已经强过挂科的大学生了。当然这个数据集的创造目的...
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【LLM系列之LLaMA2】LLaMA 2技术细节详细介绍！
Llama 2 发布！ Meta 刚刚发布了 LLaMa 2，它是 LLaMA 的下一代版本，具有商业友好的许可证。?? LLaMA 2 有 3 种不同的尺寸：7B、13B 和 70B。 7B & 13B 使用与 LLaMA 1 相同的架构，并且是...
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大模型「幻觉」，看这一篇就够了
大模型“幻觉”，终于有系统综述了！ 一口气49页，详细阐述了幻觉定义、分类、导致幻觉的原因，还有检测幻觉、减轻幻觉的方法。 这篇最新综述来自哈工大和华为，一po出就在网上火得不行： 具体来说，文中用一套新的范畴框架来定义模型幻觉，并将其分为事实性幻觉、...
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【监控体系】全面系统的Zabbix讲解 | 含源码&监控类型整理
主讲人：王鸿杰，云智慧/企业效能部/架构师 讲师简介：云智慧架构师，PHP/PECL 开发组成员，PECL/SeasClick、PECL/SeasLog Maintainer。6 年研发经验，2018 年加入透视宝团队，致力于 APM 产品的架构与研发...
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直击 | 认识和了解bboss
1. BBoss是什么 bboss是一个基于开源协议Apache License发布的开源项目，由开源团队bboss运维，主要由以下三部分构成： Elasticsearch Highlevel Java Restclient ， 一个高性能高兼容性的...
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Flink CDC + Hudi 海量数据入湖在顺丰的实践
本文整理自顺丰大数据研发工程师覃立辉在 5月 21 日 Flink CDC Meetup 的演讲。主要内容包括： 顺丰数据集成背景 Flink CDC 实践问题与优化 未来规划 点击查看直播回放 & 演讲PDF...
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大数据采集与预处理技术
文章目录 第1章 大数据概念 1.1大数据的概念 1.2大数据的关键技术 1.3大数据采集与数据预处理技术 1.3.1大数据采集技术 1.3.2数据预处理技术 第二章 数据采集基础 2.1 传统数据采集技术 2.2大数据采集基础 第...
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为何GPT-4P容易受到多模态提示注入图像攻击？
OpenAI新的GPT-4V版本支持图像上传后，带来了一条全新的攻击途径，使大型语言模型（LLM）容易受到多模态注入图像攻击。攻击者可以在图像中嵌入命令、恶意脚本和代码，随后模型会遵从行事。 多模态提示注入图像攻击可以泄露数据、重定向查询、生成错误信息，...