使用Python实现简单的文本分类器
本文介绍了如何使用Python编程语言实现一个简单但有效的文本分类器。通过使用基本的自然语言处理技术和机器学习算法，我们可以将文本数据分为不同的类别，从而实现对文本信息的自动化处理和分析。通过详细的步骤和示例代码，读者将能够理解文本分类的基本原理，并且能够自己动手实现一个简单的文本分类器。
在JavaScript中，this关键字的行为可能会因函数的调用方式而异
【5月更文挑战第9天】JavaScript中的`this`关键字行为取决于函数调用方式。在非严格模式下，直接调用函数时`this`指全局对象，严格模式下为`undefined`。作为对象方法调用时，`this`指向该对象。用`new`调用构造函数时，`this`指向新实例。通过`call`、`apply`、`bind`可手动设置`this`值。在回调和事件处理中，`this`可能不直观，箭头函数和绑定方法可帮助管理`this`的行为。
【Linux】开始学习进程替换吧！
通过学习进程替换，我们可以体会到多语言混搭的快乐，可以从C语言直接蹦到python ,也可以从c++里运行java代码。是不是很厉害！这是通过调度多个进程的效果，联系我们之前学习的进程，进程控制等概念。我们可以想要运行其他代码可以通过创建子进程来实现，但是这样也肯定是同一种语言，如果想要运行其他语言，那是不是有种方法可以调度一个进程来当做子进程呢？？？
我们开始今天的学习吧！
RAG技术全解析：打造下一代智能问答系统
一、RAG简介
大型语言模型（LLM）已经取得了显著的成功，尽管它们仍然面临重大的限制，特别是在特定领域或知识密集型任务中，尤其是在处理超出其训练数据或需要当前信息的查询时，常会产生“幻觉”现象。为了克服这些挑战，检索增强生成（RAG）通过从外部知识库检索相关文档chunk并进行语义相似度计算，增强了LLM的功能。通过引用外部知识，RAG有效地减少了生成事实不正确内容的问题。RAG目前是基于LLM系统中最受欢迎的架构，有许多产品基于RAG构建，使RAG成为推动聊天机器人发展和增强LLM在现实世界应用适用性的关键技术。
二、RAG架构
2.1 RAG实现过程
RAG在问答系统中的一个典型
盘点开源大语言模型LLMs
本文总结了开源大语言模型的发展，从word2vec到Transformer，再到BERT和GPT系列。重点介绍了几个开源GPT项目，如斯坦福的Alpaca、清华的ChatGLM-6B、Vicuna、复旦的MOSS和Lamini，以及mini-GPT4，这些项目致力于以较小参数量接近ChatGPT性能并实现友好部署。各模型特点和相关资源链接亦有提供。5月更文挑战第5天
大模型和传统ai的区别
在人工智能（AI）领域，大模型一直是一个热议的话题。从之前的谷歌 DeepMind、百度 Big. AI等，再到今天的百度GPT-3,人工智能技术经历了从“有”到“大”的转变。那么，大模型与传统 ai的区别在哪里？这对未来人工智能发展会产生什么影响？