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构建本地语音助手：Whisper + Ollama + Bark
https://jishuba.cn/wp content/uploads/2024/09/image 71 1024x299.png 今天，我们更进一步，不仅实现了大型语言模型的对话功能，还添加了听力和口语功能。这个想法很简单：我们将创建一个语音助手，让人想起标志性钢铁侠电影中的贾维斯或星期五，它可以在你的计算机上离线运行。由于这是一个介绍性教程，我将用
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NExT-GPT：任意到任意多模态LLM
NExT GPT 是新加坡国立大学 NExT++ 实验室开发的多模态大型语言模型 MM LLM ，并在题为“NExT GPT：任意到任意多模态 LLM”的研究论文中提出。随着大型语言模型的显著进步，我们可以为 LLM 提供测试提示，以便得到有意义的答案。 https://jishuba.cn/wp content/uploads/2024/09/image
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什么是LLM？大型语言模型及其工作原理指南
如果你正在阅读这篇文章，那么你可能已经听说过大型语言模型 LLM 。谁没有听说过呢？归根结底，LLM 是推动正在进行的生成式 AI 革命的超级流行工具的幕后推手，包括ChatGPT、Google Bard和DALL E。 为了发挥其魔力，这些工具依靠强大的技术，使其能够处理数据并生成准确的内容以响应用户提出的问题。这就是 LLM 发挥作用的地方。 本文旨在向
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NExT-GPT 端到端通用大型多模态任意语言模型 (MM-LLM)
多模态大型语言模型可以通过语音、文本和视觉输入实现用户和人工智能系统之间更自然、直观的通信，从而增强人机交互。这可以在聊天机器人、虚拟助理和内容推荐系统等应用程序中带来更加上下文相关和全面的响应。它们建立在传统单峰语言模型（例如 GPT 3）的基础上，同时结合了处理不同类型数据的附加功能。 然而，多模态大型语言模型可能需要大量数据才能表现良好，这使得它们的样
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基础模型的演变：从图像分类到多样化内容创作
基础模型是人工智能 AI 领域的一项革命性进步，有望改变我们与计算机和世界的互动方式。这些模型是通过对大量未标记数据进行自我监督学习而创建的，能够以惊人的准确度掌握模式和关系。它们在图像分类、自然语言处理和问答等任务中表现出色。 https://jishuba.cn/wp content/uploads/2024/09/image 29 1024x573.p
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探索多模态大型语言模型：人工智能的一大进步
在人工智能这个充满活力的领域，多模态大型语言模型 MLLM 的出现正在彻底改变我们与技术的互动方式。这些尖端模型超越了传统的基于文本的界面，预示着一个新时代的到来，在这个新时代，人工智能可以理解和生成各种格式的内容，包括文本、图像、音频和视频。本文旨在揭开多模态 LLM 的复杂性，说明它们不仅改变了人工智能格局，而且还重新定义了人机交互的界限。我们将探索它们
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多模态大型语言模型 (LLM) 的工作原理
大型语言模型 LLM 已经展现出令人印象深刻的文本理解能力。但在很多情况下，我们希望 LLM 能够理解的不仅仅是文本。我们可能希望它们接收或生成多种模式的数据，如文本、图像和音频。具有此功能的 LLM 称为多模态 LLM，在本文中，我们将对视觉语言领域的三种多模态 LLM 进行概述。正如我们所见，这三种 LLM 都具有以下共同的组件： 仅有视觉的模型。 纯文
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什么是AI代理？ChatGPT 是 AI 代理吗？
现代软件开发已经依赖于对用户输入做出反应的 AI 编码助手。尽管自主 AI 代理仍处于起步阶段，但它们有可能进一步彻底改变该领域。 https://jishuba.cn/wp content/uploads/2024/07/image 38 1024x644.png 什么是 AI 代理？ 人工智能代理是一个自主系统，它接收数据、做出合理决策并在其环境中采取行
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使用 ChatGPT 进行命名实体识别 (NER)
与其他 ChatGPT 不同，但在这里我们将尝试了解如何将promptify与 ChatGPT 等 LLM（大型语言模型）一起使用来执行命名实体识别（NER），以及这种方法如何比直接使用 ChatGPT 更为稳健。 什么是提示工程和提示 提示工程是一种自然语言处理 NLP 概念，涉及发现/创建产生理想或有用结果的输入。提示相当于告诉神灯里的精灵该做什么。在这
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如何使用 Ollama和本地LLM构建聊天机器人
曾经有一段时间，LLM 只能通过 OpenAI 和 Anthropic 等大型提供商的云 API 访问。这些云 API 提供商仍然占据市场主导地位，而且它们拥有漂亮的 UI，让许多用户可以轻松上手。然而，用户付出的代价（专业计划或 API 成本除外）是提供商将完全访问您的聊天数据。对于那些想要在自己的硬件上安全运行 LLM 的人来说，他们要么必须训练自己的
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