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本文目录一览：

• 1、如何构建deepseek知识库?
• 2、现在ai技术发展到什么程度了
• 3、AI大模型并非越大越好?全面解析模型“瘦身”技术方案
• 4、币圈项目投研
• 5、ChatGLM2-6B本地部署
• 6、【自然语言处理】大语言模型技术导览

如何构建deepseek知识库?

明确目标：确定构建知识库是为了提高员工工作效率、提升客户服务质量、辅助决策还是促进创新等，如客户服务部门的知识库目标是快速准确回答客户常见问题。 确定知识范围：梳理企业业务流程和需求，明确知识库涵盖的知识领域，如制造业企业可能包括产品设计、生产工艺、质量控制等方面知识。

注册和获取API：首先，你需要注册硅基流动并获取API密钥。这可以通过访问硅基流动官网并完成注册流程来实现。下载和安装平台：根据选择的工具，下载并安装相应的平台或客户端。例如，下载Cherry Studio并安装。

角色代入法：设定特定角色身份，让DeepSeek以该角色的视角回答问题，从而提升回答的专业性和针对性。多模态交互：结合图片、文字和代码进行输入，实现更复杂的分析和生成任务。例如，你可以上传一张图片，并输入相关文字描述，让DeepSeek生成与之相关的内容。

注册和登录：访问DeepSeek官网并注册账号。使用邮箱或手机号进行注册，并验证身份。熟悉界面：登录后，熟悉DeepSeek的核心界面，包括对话输入框、历史记录栏和功能工具栏。上传文件和提问：点击“回形针”图标上传文件（支持pdf/word/txt格式）。

在终端或命令行中输入deepseek启动程序。数据导入：支持从CSV、JSON、数据库等多种数据源导入数据。例如，导入CSV文件可以使用deepseek import --format csv --file data.csv命令。数据查询：使用SQL语法查询数据，如deepseek query SELECT * FROM mytable进行简单查询。

现在ai技术发展到什么程度了

1、如今AI技术已取得显著进展，在多个领域展现出强大能力。语言处理领域：以ChatGPT为代表的大型语言模型，能够理解复杂问题并生成高质量在文本创作、智能客服等方面广泛应用。它们不仅能准确回答知识类问题，还能进行故事创作、文案撰写等富有创意的工作。

2、所以说，现阶段AI技术虽强大，但还未达到无所不能的理想化水平 。

3、图像识别方面：AI技术达到很高水准。不仅能准确识别图片中的物体、场景，还能进行图像分类、目标检测等。在安防监控中用于人脸识别、行为分析；在医疗影像领域辅助医生识别病变特征，助力疾病诊断。 智能驾驶领域：AI推动自动驾驶技术不断进步。

4、人类在人工智能领域的发展目前正处于初级阶段，尽管已经取得了显著的进步。 人工智能的发展历程可分为几个阶段：首先是萌芽期（20世纪50年代至70年代），此时AI主要用于研究和开发初步的技术和理论，如计算机程序的符号智能和自动定理生成。

AI大模型并非越大越好?全面解析模型“瘦身”技术方案

量化技术：通过降低参数的精度，减少存储空间需求，是一种简单有效的压缩方法。剪枝技术：精确识别和移除无用参数，实现模型规模的减少，同时保持功能完整。参数共享：寻找更小型替代函数，以减小参数量，从而降低模型复杂度。

百度文心一言开放：百度文心一言是百度开发的语义理解模型，通过对用户输入进行理解和自动生成文本响应。这个开放意味着百度将允许广大用户和开发者使用文心一言的功能，从而将语义理解技术应用于更多场景中。

AISASA模型模型价值：电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活形态的变化，而提出的一种全新的消费者行为分析模型。强调各个环节的切入，紧扣用户体验，AISAS模型更符合互联网的特点，时效性强，但它和IDMA模型一样，缺乏量化标准，每一环节的效应不能通过数据进行反馈。

作用 看好AI的人会说YES，因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生，会取代那些Below average（低于平均水平）的医生，但是暂时不会取代那些Above average（高于平均水平）的医生。不看好AI的保守医生会说NO，TA真的是发自内心的，天真地以为AI不会取代任何医生。

币圈项目投研

币圈项目投研可以借助先进的人工智能技术，特别是ChatGPT，来高效地完成。以下是如何利用ChatGPT进行币圈项目投研的关键点：构建研究框架：首先，利用ChatGPT协助构建清晰、有条理的研究框架或思维导图。这有助于确保研究过程的系统性和全面性。

团队由行业资深人士组成，如Oliver Gale和Dr. Anish Mohammed，他们丰富的背景为项目提供了坚实的支撑。总的来说，Panther Protocol不仅满足了Web0用户对隐私保护的追求，也符合金融监管对合规性的要求，是币圈一级市场值得关注的潜力项目。

作为币圈顶级的投研社区，AXA投研提供了一个平台，让投资者深入理解并参与此类项目，助力币圈财富增长。对于有志于探索潜力币种的人来说，加入AXA投研社区，获取专业指导，是明智的选择。

队长与乌龙茶共同编写的这篇报道，通过牛比特Web3社区，向大家揭示了在区块链投资领域的精妙策略与机会。牛比特Web3社区，作为专注于区块链、vc圈项目投研、二级分析和主流交易的平台，帮助用户在复杂市场中找到方向，开启财富之门。

Sandbox、FTX和Coinbase合作的元宇宙Otherside，正开启一个全新的篇章，值得密切关注。AXA投研中文社区致力于深入研究和分析市场动态，为投资者提供有价值的项目信息和市场分析。我们将持续关注Otherside和其他热门项目，助力币圈探索者把握机遇。如需更多前沿资讯，敬请关注我们的社区，共同探索币圈的未来之路。

ChatGLM2-6B本地部署

1、ChatGLM26B本地部署的步骤如下：环境准备：项目克隆：首先，从GitHub或其他代码托管平台克隆ChatGLM26B的源代码。安装依赖：安装transformers库，torch版本推荐0以上以获得最佳推理性能。同时，安装GIT LFS并测试安装是否成功。

2、在部署ChatGLM2-6B模型之前，请确保满足以下前置条件：在执行项目安装之前，你需要安装以下各项：Anaconda、git、Conda、git-lfs、cuda、cudnn、pycharm以及TDMGCC。

3、要开始使用ChatGLM2-6B，首先需要在智星云官网上租赁具有适当配置的机器，如RTX 3090-24G。登录后，通过管理员权限运行anaconda prompt，切换到虚拟环境并激活，然后导航到C盘的myglm文件夹，进一步进入ChatGLM2-6B的主目录（C：\ProgramData\myglm\ChatGLM2-6B-main）。

4、部署chatglm2-6b到V100上，需遵循以下步骤，以确保系统兼容性和优化性能。首先，确保您的系统支持CUDA 17或更高版本，因为chatglm2-6b支持CUDA 16，但与PyTorch 0不兼容。当前，推荐使用CUDA 17，以获得最佳性能。

5、模型API部署则实现了模型的联机调用，使用了如fastapi和uvicorn等库。最后，通过适配OpenAI接口，实现了从ChatGPT接口无缝切换至ChatGLM2-6B。整个部署过程耗时较长的环节主要是解决模型文件问题，例如文件MD5校验不一致导致的问题。如有任何疑问或需要进一步帮助，欢迎关注AINLPer公众号，加入交流群。

【自然语言处理】大语言模型技术导览

大语言模型技术导览：主流大模型原理与实现 BLOOM：一个拥有176B参数的多语言模型，支持多种语言的处理和理解。 PaLM：基于Pathways架构的大语言模型，具备强大的语言生成和理解能力。 GLM130B：一个开源的双语预训练语言模型，适用于跨语言任务。 ChatGLM6B：具有特定模型结构，适用于对话生成等场景。

综上所述，层对比解码（DoLa）为提升大型语言模型的真实性和减少幻觉问题提供了一种有效方法。通过对比不同层级的信息，DoLa能够更准确地捕捉事实知识，生成的文本不仅丰富且更具事实性。这一方法在多种任务中展现出显著的性能提升，为自然语言处理领域的发展带来了新的可能性。

大语言模型（Large Language Model， LLM）是人工智能领域的一种模型，旨在理解和生成人类语言，其核心在于通过深度学习架构，特别是转化器（Transformer）等结构，在大量文本数据上进行训练。

大语言模型是一种基于深度学习和自然语言处理技术的先进人工智能系统。大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的模型，它是人工智能领域的重要突破。这种模型通过深度学习和自然语言处理技术，对大量的语言数据进行训练，从而实现对人类语言的深度理解和生成。