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基于大模型的自动问答生成技术

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简介：
本研究聚焦于利用大型预训练语言模型进行高效、准确的自动问答系统开发，旨在提升机器理解与生成自然语言的能力。 为大模型微调过程中数据的生成提供自动化脚本。首先对PDF或TXT文本进行切分，然后使用langchain方法处理切分后的文本，并利用大模型提取问答对。最终生成符合微调数据集格式的JSON文件。

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  • 基于大模型的自动问答生成技术
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    本研究聚焦于利用大型预训练语言模型进行高效、准确的自动问答系统开发，旨在提升机器理解与生成自然语言的能力。 为大模型微调过程中数据的生成提供自动化脚本。首先对PDF或TXT文本进行切分，然后使用langchain方法处理切分后的文本，并利用大模型提取问答对。最终生成符合微调数据集格式的JSON文件。
     
  • 基于BERT模型的生成式自动文本摘要技术.pdf
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    本文探讨了利用BERT模型进行自动文本摘要生成的技术研究和应用，展示了如何通过生成式方法提高摘要的质量与准确性。 基于BERT模型的生成式自动文本摘要 本段落探讨了利用预训练语言模型BERT进行文本摘要自动生成的研究进展。通过结合编码器-解码器框架与Transformer架构的优势，该研究提出了一种新颖的方法来改进现有技术在处理长文档时的表现，并且能够更好地捕捉上下文信息和语义关联。 实验结果表明，在多个公开数据集上，所提出的模型相比其他传统方法具有显著的性能提升。这为自然语言处理领域内自动摘要任务提供了新的视角和技术支持。 关键词：BERT；文本摘要；自动生成；编码器-解码器框架；Transformer架构
     
  • 基于Simulink模型的自动代码生成设计-doc-基于模型设计的自动代码生成
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    本文档探讨了利用Simulink进行基于模型的设计方法，并详细阐述了如何实现从模型到代码的自动化转换过程。 本段落介绍了基于模型设计的自动代码生成技术及其在优化开发流程中的应用。这项技术通过建立Simulink模型、离线仿真以及自动生成代码来提高工作效率，并促进不同专业背景工程师之间的协作与测试，从而最大限度地减少最终系统测试阶段可能出现的问题。 以Prewitt边缘检测算法为例，详细说明了基于模型设计的开发过程：首先构建了一个用于实现该算法的Simulink模型，并进行离线仿真验证。随后利用Simulink®HDL Coder工具自动生成了可综合的VHDL和Verilog代码。 采用自动化的代码生成技术能够避免人工编码时可能出现的各种错误，降低开发难度的同时还能产生易于阅读且独立于具体硬件平台的源码。 基于模型设计的方法具备诸多优势，包括促进跨专业团队的合作、支持在项目不同阶段进行有效的沟通与测试。此外，它还支持通过Simulink工具自动生成代码的功能，从而避免了手动编写所带来的潜在错误风险。 在整个开发流程中，构建准确无误的模型是至关重要的一步。这涉及到选择合适的模块并正确地将它们连接起来；同时需要为模型设置适当的输入和输出端口（例如八位无符号整型），并且确保各个模块之间数据类型的协调一致。 在设计阶段，还需要调整与内部计算相关的比特宽度参数，以实现性能优化及资源节省。这提供了给设计师充分的灵活性，在保证执行效率的同时尽可能减少硬件占用空间。 Simulink模型还提供了一个强大的离线仿真测试环境，允许开发人员在整个项目周期内随时验证模型的功能正确性，这对于早期发现问题和加快迭代速度非常有帮助。 总的来说，基于模型设计结合自动代码生成能够显著简化软件开发生命周期，并通过自动化手段提高质量和效率。
     
  • 基于MATLAB的AUTOSAR自动化代码生成技术.pdf
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    本文档探讨了利用MATLAB工具进行AUTOSAR标准下的自动化代码生成技术，旨在提高汽车电子系统软件开发效率与质量。 本段落以汽车大灯控制模块的嵌入式软件应用层开发为例，详细描述了符合 AUTOSAR 架构标准的控制系统嵌入式软件应用层开发流程。从 MATLAB/Simulink 软件开始，文章介绍了建模仿真到代码生成的过程，并为开发符合 AUTOSAR 标准框架的汽车电子控制系统的标准软件、规范 ECU 的内部软件及其相应的接口提供了有力支持。
     
  • 基于Simulink模型的嵌入式代码生成技术
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    本研究探讨了利用Simulink工具箱进行复杂系统的建模，并自动转化为高效能的嵌入式代码的技术与方法，旨在提高开发效率和系统性能。 基于Simulink模型的嵌入式代码生成是一种将复杂的系统设计转化为可执行代码的有效方法。通过使用Simulink工具箱中的功能，工程师可以方便地为各种硬件平台创建高效的嵌入式软件解决方案。这种方法不仅提高了开发效率，还简化了测试和验证过程，使得产品能够更快地进入市场并保持高质量标准。
     
  • 大模型SFT指令自动生成总结
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    本研究提出了一种自动化的策略，用于为大规模语言模型生成精细化训练（SFT）的指令，旨在提升模型在特定任务上的性能和准确性。 自动生成指令总结 Self-Instruct 是一种利用大规模预训练语言模型自动生成任务指令的方法。这种方法的核心在于它能够不断迭代地生成高质量的指令和相应的输入输出数据。 ### 大模型自动生成SFT指令总结 #### 1. Self-Instruct 数据生成流程 - **初始化指令池**：手动构建一个小型指令数据集合，这个集合包含了175个任务指令，用于初始化指令池。这些任务指令涵盖了各种类型的任务，包括但不限于文本生成、分类等。 - **生成新指令**：接下来，从指令池中随机抽取8个任务指令（其中6条来自初始的人工编写指令，2条是模型迭代生成的）。这些指令被用作上下文示例，用于引导预训练语言模型GPT-3生成更多的新任务指令。 #### 2. 生成任务指令 在生成任务指令的过程中，涉及到了几个关键步骤： - **构造上下文示例**：从指令池中随机抽取的8个指令被拼接为上下文示例。 - **生成新指令**：使用这些上下文示例引导GPT-3生成新的指令。 - **迭代生成**：这一过程会持续进行，直到模型自己停止生成新的指令，或者达到长度限制。 #### 3. 确定指令是否代表分类任务 生成的指令需要经过进一步判断，以确定它们是否代表了分类任务。对于分类任务，通常需要明确的类别标签和输入数据。因此： - **分类任务判断**：通过对模型生成的指令进行分析，确定其是否属于分类任务。 - **生成类别标签与输入**：如果是分类任务，则通过模型输出类别标签和输入数据。 #### 4. 生成任务输入和输出 对于非分类任务，需要为它们创建相应的输入和输出数据。这些数据用于训练和评估模型的效果： - **生成输入**：对于非分类任务，需要生成合适的输入数据。 - **生成输出**：根据输入数据，模型需要生成对应的输出数据。 #### 5. 过滤低质量数据 为了确保高质量的数据集，需要对所有生成的数据进行过滤，去除不符合标准的点： - **质量检查**：通过一系列的质量标准来评估每个新指令和其相关联的数据。 - **数据过滤**：根据检查结果，移除那些不满足要求的数据。 - **后处理**：在完成初步筛选之后，可能还需要对剩余数据进行额外调整或修正。 #### 6. 参考资料 Self-Instruct方法的相关参考资料可以提供更深入的理解和技术细节： - 技术论文 - 开源代码库 - 社区讨论 Self-Instruct是一种高效且自动化的生成任务指令的方法，它通过迭代的方式不断优化数据的质量。这种方法不仅适用于自然语言处理领域，还可能扩展应用于其他领域的任务指令生成。
     
  • 基于Langchain和LLM（如千问大模型）的知识图谱（Neo4j）生成及自然语言问答系统输出
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    本项目利用Langchain框架与大规模语言模型（例如千问），构建知识图谱于Neo4j数据库，并实现高效的自然语言问答系统，提供智能检索和互动体验。 需要neo4j的安装包以及详细的安装指南，并且还需要关于人物关系的相关文档。
     
  • Python驱动的AI大模型全自动视频生成代码
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    本项目利用Python结合先进的人工智能技术，实现从脚本到成品的全自动视频制作流程，旨在降低视频创作的技术门槛。 MoneyPrinterTurbo 是一款基于 Python 的全自动 AI 生成视频源码工具。 它利用先进的 AI 大模型技术，用户只需输入一个视频主题或关键词，便能一键生成高清短视频。 该工具能够自动为用户提供视频文案创作、素材搜集、字幕生成以及背景音乐匹配，并最终将这些元素整合成精美的高清短视频。 这一创新解决方案大大简化了视频制作流程，为用户带来了前所未有的便捷与高效体验。 请注意：架设有一定难度，具体效果需自行测试。
     
  • 基于Python的大型模型RAG检索增强生成技术的最佳实践与源码设计
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    本简介探讨了利用Python实现的大规模语言模型检索增强生成(RAG)技术的实际应用及代码设计，旨在提升文本生成的质量和效率。 该项目旨在设计基于Python的大模型检索增强生成技术的最佳实践源码，包括23个文件：7个XML配置文件、5个Python源代码文件、3个Markdown文档、2个Git忽略文件、2个文本段落件、2个图片文件、1个IntelliJ IDEA项目文件以及1个开源许可文件。该系统专注于提升大模型的检索和生成能力，适用于需要进行高级文本处理和生成的应用场景。