皮皮网

1.大模型实战：用Langchain-ChatGLM解析小说《天龙八部》
2.chatbot对底层程序员的影响大吗？
3.写代码的码解以后会被机器取代吗?
4.202020192018......54321的各个位数之和可以用1➕2➕3➕到2020之和求吗
5.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
6.低代码真的会威胁程序员吗？

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》是码解一个引人入胜的话题。大模型，码解尤其是码解GPT系列，虽然在对话和咨询方面表现出色，码解但其知识库的码解c 博客系统源码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，码解我们能够使GPT模型能够理解并分析文章内容，码解显著扩展了其应用范围。码解

       具体地，码解Langchain实现本地知识库问答的码解过程包括多个步骤。首先，码解通过阅读langchain-ChatGLM源码，码解我们可以了解其基本框架，码解这涉及到本地知识库的码解构建、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，我们构建了简单的阅读vue源码重要吗代码示例（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elastic-job源码解析问题，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。

       推荐一系列文章，涵盖最新研究进展、技术方法、开源项目等，client-go 源码分析以满足不同领域开发者的需求。这些资源不仅提供深度学习领域的最新见解，还覆盖了论文润色、代码解释、报告生成等实用技能，为学术和工业实践提供了宝贵支持。

chatbot对底层程序员的影响大吗？

       ChatGPT 的出现可能会对一些低端的工作造成影响，例如数据录入、文本生成等简单的任务，但它不太可能直接导致底层程序员失业。

       é¦–先，ChatGPT 只是一种工具，它不能完全取代人类编程员，因为它仍然需要人类来构建、部署和维护其底层系统。

       å…¶æ¬¡ï¼ŒChatGPT 的主要应用是自动生成文本，并不适用于所有编程任务。它还不具备创造性和判断力，无法独立完成复杂的编程任务。

       æœ€åŽï¼Œ ChatGPT 的出现可能会带来新的机会，使得程序员更多地关注于创造性和技术领先的工作，而不是简单的重复性工作。

       å› æ­¤ï¼Œæˆ‘认为 ChatGPT 不太可能导致底层程序员失业，但是它可能对工作内容和工作方式造成一定的影响。

写代码的以后会被机器取代吗?

       写程序将是世界上最后一个消失的工作。年，当阿尔法狗与李世石对弈时，全网热议AI将取代程序员。然而，ChatGPT仅在人类编写的代码基础上进行总结，它本身并不编写程序。AI如果能够编写程序，完全可以直接生成机器码，无需使用高级语言。实际上，只有人类需要编写高级语言的源代码。ChatGPT的价值在于它能提供参考代码，节省程序员在搜索引擎或专业网站上查找的简单cisc模型机源码时间。可以说，编写代码的过程中，有很大一部分时间是在搜索。

       有人认为，随着ChatGPT的使用，程序员的工作效率将大幅提升，甚至可能减少一半。但实际情况是，节省出的时间大部分都被用来休息和娱乐。简单重复性劳动的工作岗位将逐渐消失。例如，如果一个编辑每天只需从网络上收集段子并发布到公众号，这个岗位就可能被机器取代。然而，创作性的工作，如段子手、艺术家、**导演等，不会被机器取代。因此，从事创造性工作的软件工程师无需担忧。

       有人担忧未来AI发展成熟，计算机将自行编写程序。这种担忧实属多余。当软件工程师的工作被计算机取代时，地球可能将迎来AI统治，太阳系的毁灭也就不远了。因此，写程序将是世界上最后一个消失的工作。

......的各个位数之和可以用1➕2➕3➕到之和求吗

       个位数字之和，不能用等差数列求和公式了求解。

       因为，对于一位数而言是可以的。但是，对于多位数，其最大的数字之和为位数n乘以9，即：9n。两位数的最大为，9n=；三位数最大为，9n=；用等差数列求和公式来计算，显然要大好多倍。

       ，，......4，3，2，1，个位数字之和，可以用分析的方法归纳统计。过程比较繁琐，还是编程更为快捷，只需要很少几行代码。

       计算结果是：。

       附：输出结果和fortran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，只要OpenAI 开放源代码，全球就能迅速获得ChatGPT。然而，这实际上是一种误解。开源是指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码，例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后，理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，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，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。

低代码真的会威胁程序员吗？

       ChatGPT是一个非常强大的语言模型，但它并不是万能的，在生成代码的场景下还需要人工编程和检查，所以一定程度上ChatGPT的使用是需要依赖程序员的护航，才能确保完成应用。说替代程序员的，着实是过度解读了。

       ChatGPT的爆火，让我想起，同样会提高程序员开发效率的低代码平台，它的出现也同样被人类污名化，职业威胁程序员。

       é€šè¿‡ä½Žä»£ç å¹³å°ï¼Œåªéœ€è¦é€šè¿‡æ‹–拽的方式，或者是编辑几行基础代码，就能快速的开发出各类应用系统。最关键的是低代码改变了传统开发对专业技能的要求，现在只要掌握一些基础的代码知识，甚至不需要任何基础，就可以进行应用系统的开发！作为国内主流的JNPF低代码平台服务商，JNPF低代码平台负责人认为：低代码的本质是解放开发者的双手，让他们从重复的代码工作中解放出来，低代码在这个过程中扮演的是“辅助者”角色，而并非“替代者”。因为永远有一些容易被忽略的边缘性技术问题，需要程序员去解决，这是低代码不能替代的。

       è€Œä¸”低代码并不意味着完全就抛弃代码，相反在平台无法满足一些复杂的业务场景时，就需要代码的辅助，当然这个过程的代码量要可控，否则就违背了低代码开发的本质。

       è€Œåƒå¸‚场上一些无代码平台，确实做到了看不见任何代码，但是当平台需要去应对复杂业务逻辑系统的开发时，便会显得力不从心，JNPF保留了这种灵活的开发机制，当需要更深层次的处理业务逻辑时，如果平台开发不能完全匹配，就需要程序员通过代码开发实现相关能力与服务。

       è€Œè¿™ç§äºŒæ¬¡å¼€å‘的需求已经超过了应用创建者的能力范围，这就需要专业的程序员基于平台去开发。

       æ‰€ä»¥ï¼Œä¸Žå…¶æ— æ·±ç©¶ä½Žä»£ç æ˜¯å¦ä¼šè®©ç¨‹åºå‘˜å¤±ä¸šï¼Œä¸å¦‚去想如何通过低代码技术的加持，让程序员变得更有含金量，让低代码成为程序员工作的润滑剂。

       æœ€åŽï¼Œæ™®é€šäººå¦‚何不被OpenAI 取代。

       åœ¨æŸäº›æ–¹é¢å¼ºäºŽæ™®é€šäººçš„，特别是对于重复性智力劳动，如重复性写套话、写代码、画图，那么怎么不被取代？还是需要多学习、多主动思考、多实践、看更多书，做更多有挑战的事情，在认知上避免被取代的关键是不断学习和提高自己的能力，并努力适应新的环境和挑战。