大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。

今天阿里巴巴开源了他们家第二代的Qwen系列大语言模型（准确说是1.5代），从官方给出的测评结果看，Qwen1.5系列大模型相比较第一代有非常明显的进步，其中720亿参数规模版本的Qwen1.5-72B-Chat在各项评测结果中都非常接近GPT-4的模型，在MT-Bench的得分中甚至超过了此前最为神秘但最接近GPT-4水平的Mistral-Medium模型。

检索增强生成（Retrieval-augmented Generation，RAG）可以让大语言模型与最新的外部数据或者知识连接，进而可以基于最新的知识和数据回答问题。尽管检索增强生成是一种很好的补充方法，如果文档切分有问题、检索不准确，结果也是不好的。而检索增强生成也有一些提升方法，本文基于LangChain提供的一些方法给大家总结一下。

检索增强生成（Retrieval-augmented generation，RAG）是一种将外部知识检索与大型语言模型生成相结合的方法，通常用于问答系统。当前使用大模型基于外部知识检索结果进行问答是当前大模型与外部知识结合最典型的方式，也是检索增强生成最新的应用。然而，近期的研究表明，这种方式并不总是最佳选择，特别是当检索到的文档数量较多时，这种方式很容易出现回答不准确的情况。为此，LangChain最新推出了LongContextReorder，推出了一种新思路解决这个问题。

使用Maven作为构建工具，管理项目和依赖非常方便。这篇博客将简要介绍在Eclipse中如何使用Maven插件

受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是G.Hinton教授的一宝。Hinton教授是深度学习的开山鼻祖，也正是他在2006年的关于深度信念网络DBN的工作，以及逐层预训练的训练方法，开启了深度学习的序章。其中，DBN中在层间的预训练就采用了RBM算法模型。RBM是一种无向图模型，也是一种神经网络模型。

翻译自Wann-Jiun Ma的Deep Learning Meets Recommendation Systems，主要讲了推荐系统的基础算法以及使用深度学习对电影的海报进行近似计算，从而推荐相似的电影。

科研小助手，帮助认识科研中常见缩写词和混淆词等，来自《机器学习导论》的专业词汇

使用SpringMVC框架搭建Web项目工程是目前非常流行的web项目创建方式。同时Spring Security也为我们提供了登录验证和权限控制等内容。

随着预训练大模型技术的发展，基于prompt方式对模型进行微调获得模型输出已经是一种非常普遍的大模型使用方法。但是，对于同一个问题，使用不同的prompt也会获得不同的结果。为了获得更好的模型输出，对prompt进行调整，学习prompt工程技巧是一种必备的技能。

这几年深度学习的发展给人工智能相关应用的落地带来了很大的促进。随着NLP、CV相关领域的算法的发展，算法层面的创新已经逐渐慢了下来，但是工程方面的研究依然非常火热。从底层的硬件的创新，到平台框架的发展，为支撑超大规模模型训练与移动端小规模算法推断而创造的软硬件体系也在飞速革新。本文将总结深度学习平台框架软件及下层的硬件支撑系统。

DALLE·2的出现，让大家认识到原来文本生成图片可以做到如此逼真效果，此后Stable Diffusion的开源也让大家把Text-to-Image玩出花了。而现在，Meta AI的研究人员让这个工作继续往前一步，发布了Text-to-Video的预训练模型：Make-A-Video。

在本周，HuggingFace最流行的十个大模型多模态模型占了4个，包括StabilityAI最新开源的文本生成视频大模型Stable Video Diffusion、Coqui最新的语音合成大模型XTTS第二代等都吸引了大量的关注多。而大语言模型中，谷歌开源了2022年就已经发布的Switch大模型，该模型号称参数可以达到上万亿，也是十分有意思。