1.gpt既不开源,码解又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
2.深入 Dify 源码，定位知识库检索的码解大模型调用异常
3.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
4.大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
5.AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
6.基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码
gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，码解只要OpenAI 开放源代码，码解全球就能迅速获得ChatGPT。码解然而，码解源码包制作rpm这实际上是码解一种误解。开源是码解指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的码解原始代码，例如 Linux 操作系统。码解拿到 Linux 源码后，码解理论上可以在本地编译相同的码解系统内核。但实际上，码解编译过程可能会因编译方法的码解不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的码解力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。
如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。
高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，phpredis点赞源码数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。
开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。
就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。
深入 Dify 源码，定位知识库检索的知识付费试看源码大模型调用异常
深入分析Dify源码：大模型调用异常定位
在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时，遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料，因为没有额外信息可供进一步定位。 通过源码和服务API调用链路的分析，我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中，其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式：关键词检索：仅使用jieba进行关键词提取，无大模型介入。
向量检索：通过向量库直接搜索，如Milvus，无大模型调用。
全文检索：使用BM，大部分向量库不支持，实际操作中返回空列表。
问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中，N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节，前端HTTP请求显示配置错误，使用了不存在的GPT3.5模型。 经测试，手工创建的知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型，问题出在默认模板的配置上，即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时，如果没有配置相应模型，会导致错误出现。 总结来说，解决方法是修改默认模板，将知识库检索的默认模式改为多路召回，这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置，跑腿外卖源码app以简化用户部署流程。自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
探索Auto-GPT与生成模型的魅力，掌握尖端技术，为专业领域带来革新。
Auto-GPT是一种功能强大的人工智能模型，专门用于文本生成、翻译等任务。它基于生成预训练Transformer（GPT）技术，是一种强大的生成模型。生成模型从现有数据中学习模式，并根据这些模式生成新数据。想象这些模型为人工智能领域的艺术大师，创造出前所未见的杰作。
Auto-GPT与生成模型是绝佳搭档，协同工作展示人工智能的威力，帮助解决各类问题。设置Auto-GPT与配置生成模型一样，都需要细心安排。首先获取预先训练的GPT模型，可从GitHub等流行存储库获取。接下来，通过微调参数来适应具体任务。这就是Auto-GPT与生成模型的联合效应。
设置Auto-GPT就像拼图游戏，需要正确组装。获取GPT模型后，调整参数以适应任务。教程将指导你设置和使用Auto-GPT。
在计算机中设置Auto-GPT需要最新Python版本。从GitHub仓库获取Auto-GPT源代码并克隆。配置中涉及的关键部分包括使用个人的API密钥访问GPT和设置Pinecone内存存储。
API密钥为与OpenAI系统的交互提供身份验证，确保使用合法访问。以太坊技术源码设置Pinecone内存则允许模型检索相关信息，增强任务执行能力。这些配置在实现Auto-GPT功能方面至关重要。
创建新的OpenAI账户获取API密钥，这将解锁Auto-GPT与其他服务的连接。对于Pinecone，设置免费账户并获取API密钥。正确配置上述密钥后，使用命令进行初始化并运行代理。
代理运行后，用户需为它赋予角色与目标，最终得到专属的智能助手。Auto-GPT的惊喜远不止于此。AI可实现与自然语言交互，甚至生成图像，进一步增强其应用价值。
设置ElevenLabs账户访问语音合成功能，替换API密钥并将选择的语音ID与账号关联。这将使Auto-GPT能够说话，增加交互性与用户体验。同时，通过调整IMAGE_PROVIDER和IMAGE_SIZE参数，启用图像生成功能，实现实质性的应用。
综上，设置Auto-GPT与生成模型需要一系列步骤，包括获取模型、微调参数、集成API密钥和内存存储。这些配置为智能助手提供了强大的功能集，从语言生成到图像创建，满足多样化需求。Auto-GPT与生成模型的结合，揭示了人工智能在业务和应用层面上的巨大潜力。
大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
在探讨大模型实战时，如何用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》是一个引人入胜的话题。大模型，尤其是GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，但其知识库的局限性使得它在处理未知内容时难以提供准确答案。通过引入Langchain，我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，显著扩展了其应用范围。
具体地，Langchain实现本地知识库问答的过程包括多个步骤。首先，通过阅读langchain-ChatGLM源码，我们可以了解其基本框架，这涉及到本地知识库的构建、文本嵌入的向量化存储、以及对用户输入的查询处理。通过流程图可视化，我们可以清晰地理解这一流程。
为了实践这一框架，我们构建了简单的代码示例（tlbb.py），以《天龙八部》为输入，尝试对小说内容进行问答。测试结果显示，模型能够回答一些相关问题，展现出一定的应用价值。
在代码实现中，模型加载是一个关键环节，其方法在前文中已有详细介绍。此外，通过文本嵌入向量化存储，我们使用text2vec-large-chinese模型对输入文本进行处理，进一步提升问答准确度。在组装prompt阶段，我们向预训练模型提问，获取与输入文本相关的问题答案。
总结而言，使用Langchain-ChatGLM框架进行本地知识库问答，为GPT模型处理特定主题和领域的问题提供了有效途径。在实际应用中，它能够理解并回答与《天龙八部》等文章相关的问题，显著弥补了原生模型在未知领域的不足。当然，框架性能受文本质量和内容影响，对于更复杂或专业的问题，可能需要更细致的文本分割和知识库构建来提升回答质量。
此外，为了促进技术交流与学习，我们已组建了技术讨论群，欢迎感兴趣的朋友加入，共同探讨最新学术资讯、技术细节、以及实际应用案例。同时，关注机器学习社区的知乎账号与公众号，能够快速获取高质量的文章，推动学习与研究的深入发展。
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AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期，关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此，我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。
项目地址：未提供
项目截图：未提供
尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中，AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数，例如Lua的class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。
基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码
芋道源码在编程社区中广为人知，为了解决代码生成问题，我们尝试通过FastGPT实现芋道框架的自动化代码生成。芋道的代码生成功能依赖于数据库表字段，因此，我们的目标在于借助GPT技术自动生成数据库表结构。一旦数据库表结构确定，相应的代码便能随之生成。实现这一需求的关键在于利用FastGPT的高级编排功能。编排的核心逻辑如下：
首先，通过FastGPT的高级编排，我们设计了一个流程，用于解析数据库表字段。这个流程可以接收数据库表字段信息作为输入，然后利用GPT模型生成相应的代码模板。这样的设计使得生成的代码高度符合数据库表的结构，从而保证了代码的准确性和可用性。
接下来，我们构建了一个示例，展示了如何使用FastGPT与芋道源码结合生成自定义接口。在示例中，我们首先定义了数据库表结构，然后利用FastGPT的解析功能将其转化为代码生成的输入数据。通过GPT模型，我们生成了符合数据库表结构的自定义接口代码。这个过程不仅简化了代码开发流程，也极大地提高了代码生成的效率。
通过将FastGPT与芋道源码相结合，我们不仅实现了数据库表结构到代码的自动化生成，还为开发者提供了一种高效、便捷的编程方式。这种方法不仅能够显著提升开发效率，还能够确保生成的代码质量，为开发者节省了大量时间和精力。在未来，随着FastGPT功能的进一步优化，我们期待它在代码生成领域的应用能取得更大的突破。
