日本的人工智能研究在全球处于什么位置？
日本在人工智能研究领域拥有悠久的历史和深厚的积累，在全球范围内一直处于领先地位。
优势：
* **强大的硬件基础：**日本拥有强大的电子和制造业基础，为人工智能硬件研发提供了坚实基础。例如，索尼、松下、丰田等企业在机器人、传感器、芯片等领域都有着领先的技术。
* **丰富的应用场景：**日本人口老龄化严重，对医疗、养老、服务等领域的智能化需求巨大，为人工智能技术提供了丰富的应用场景。
* **重视基础研究：**日本政府和企业一直高度重视基础研究，在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都取得了重要的成果。
劣势：
* **人才流失：**近年来，日本人工智能领域的人才流失现象较为严重，许多优秀人才选择前往美国、中国等国家发展。
* **缺乏数据：**相较于欧美国家，日本在数据开放和利用方面相对保守，这限制了人工智能技术在一些领域的应用。
* **创新不足：**日本在人工智能技术商业化方面相对保守，缺乏像美国硅谷那样充满活力的创业生态。
未来展望：
日本政府和企业正在积极采取措施，努力提升人工智能研究和应用水平。例如，政府推出了“人工智能战略”计划，鼓励人工智能产业发展；企业也加大了对人工智能技术的研发投入。
总的来说，日本的人工智能研究在全球范围内依然处于领先地位，但在人才培养、数据开放和创新方面还有很大的提升空间。
深入解析Transformer模型中的关键组件与角色功能
在Transformer模型中，“role”这个概念通常不是直接定义的，因为Transformer模型是一种通用的架构，它通过自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feed-forward networks）来处理序列数据。然而，如果我们从更广泛的角度来考虑，可以定义一些在Transformer模型中扮演特定角色的组件或机制：
1. 编码器角色：
* 自注意力层：负责捕捉序列中不同位置之间的依赖关系。
* 位置编码：为序列中的每个元素添加位置信息，因为Transformer模型本身不处理序列的顺序信息。
2. 解码器角色：
* 自注意力层：在解码器中，它允许模型在生成下一个标记时参考之前生成的所有标记。
* 编码器-解码器注意力：允许解码器在生成下一个标记时参考编码器中的所有输入序列。
3. 前馈神经网络：
* 角色：作为Transformer模型的一部分，它负责学习输入序列的复杂特征。
4. 位置编码：
* 角色：为序列中的每个元素提供位置信息，使得模型能够理解序列的顺序。
5. 注意力机制：
* 角色：在Transformer中，注意力机制是核心，它负责分配权重给序列中的不同元素，从而捕捉长距离依赖。
6. 层归一化：
* 角色：在每一层之后应用，以保持不同层的输入和输出在相似的尺度上。
7. 残差连接和归一化：
* 角色：允许模型学习更复杂的函数，同时减少梯度消失和梯度爆炸的问题。
8. 激活函数：
* 角色：在模型中引入非线性，使得模型能够学习输入和输出之间的复杂关系。
9. 损失函数：
* 角色：定义了模型预测和真实值之间的差异，是模型训练过程中的关键部分。
需要注意的是，上述“角色”并不是严格意义上的定义，而是为了更好地理解Transformer模型中各个组件的作用。在实际应用中，这些组件共同工作，以实现序列到序列的转换或其他任务。
大模型参数调整
关于参数的调整，以下是你正在使用的几个参数的作用解释，以及如何根据需求进行调整：
1. top_k
* 含义：top_k 控制生成时模型从概率最高的 k 个候选词中进行选择。值越小，生成的文本越确定和可控；值越大，生成会更灵活和随机。
* 当前设置：1：这意味着模型只会从概率最高的词中选择，生成的文本会非常确定、缺乏多样性。
* 调整建议：可以尝试将 top_k 调大一些（如 top_k: 50 或 top_k: 100），这样生成的内容会有更多的多样性。
2. top_p
* 含义：top_p（或 nucleus sampling）是指从累积概率前 p% 的词汇中进行选择。top_p 越小，模型会更加保守；越大，模型生成的内容更加多样。
* 当前设置：0.6：这表示模型会从概率累积达到 60% 的词汇中进行选择，生成的内容会有适当的随机性。
* 调整建议：可以尝试将 top_p 调大一点（如 top_p: 0.85 或 top_p: 0.9），让生成的内容更丰富。
3. temperature
* 含义：temperature 控制模型输出的多样性。值越低，生成的文本越确定；值越高，文本会更加随机。
* 当前设置：0.8：这是一个中等值，生成的内容不会过于随机但仍有一些灵活性。
* 调整建议：如果你觉得生成的内容太随机，可以把 temperature 调低（如 temperature: 0.7）。如果内容过于保守，可以稍微提高（如 temperature: 0.9）。
综合调整建议
1. 如果你希望生成的内容更加多样和详细：
* top_k: 50-100
* top_p: 0.85-0.9
* temperature: 0.8
2. 如果你希望生成的内容更有逻辑性和确定性：
* top_k: 5-10
* top_p: 0.6-0.7
* temperature: 0.7
示例调整：
{
"top_k": 50,
"top_p": 0.85,
"temperature": 0.8
}
通过尝试不同的组合，你可以逐步找到最适合的参数设置，生成符合你预期的答案。
OOM 现象
OOM 是 "Out of Memory" 的缩写，表示内存不足。它通常出现在运行深度学习模型时，特别是在使用大型模型（如 GLM-4-9B-Chat）时。如果显存或内存不够，模型无法处理给定的任务，就会触发 OOM 错误。
在运行像 GPT、BERT 等大型模型时，内存需求非常高，尤其是在处理长输入序列或较大批量的情况下。为防止 OOM 错误，可以采取以下措施：
1. 减少模型的输入长度 (max_model_len) 或批量大小 (batch_size)。
2. 增加显存 或 启用模型的分布式计算，比如使用多张 GPU。
3. 启用模型的分块执行（chunking），如代码中的 enable_chunked_prefill=True 可以帮助缓解显存压力。
这些方法可以有效降低内存占用，从而避免 OOM 错误。
do_sample=True 参数
do_sample=True 参数控制模型生成文本时是否使用采样策略。简单来说，它决定了在生成下一个词时，是根据概率分布随机选择（即采样），还是总是选择概率最高的词（贪心解码）。
当 do_sample=True 时，模型会在预测出的概率分布中随机选择下一个词，这样可以生成更加多样化和富有创意的文本，适合于聊天机器人或创意写作等场景，避免生成重复的内容。如果 do_sample=False，模型会总是选择概率最高的词，输出会更加确定性，但可能会导致文本单调或重复。
采样可以配合其他参数使用，例如 temperature 和 top_k，来进一步控制生成的多样性。
开源的企业资源规划 (ERP) 软件
开源的企业数据录入系统有很多，以下是一些流行的开源选项：
1. Odoo：
* Odoo是一个全面的ERP系统，它包括一个强大的数据录入模块，适用于各种业务需求。
2. OpenERP：
* OpenERP（现在称为Odoo）是一个开源的企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）软件。
3. Dolibarr：
* Dolibarr是一个开源的ERP和CRM软件，适用于中小企业。
4. Compiere：
* Compiere是一个开源的企业资源规划（ERP）和客户关系管理（CRM）软件。
5. ERP5：
* ERP5是一个开源的ERP系统，它支持多种业务流程。
6. Openbravo：
* Openbravo是一个开源的ERP和CRM软件，适用于各种规模的企业。
7. Tryton：
* Tryton是一个开源的ERP系统，它支持多种语言和数据库。
8. Kuali Financial System：
* Kuali是一个开源的财务系统，适用于高等教育机构。
9. Apache OFBiz：
* Apache OFBiz是一个开源的企业级应用框架和业务应用程序。
10. CiviCRM：
* CiviCRM是一个开源的CRM系统，专为非营利组织设计。
选择合适的开源企业数据录入系统时，需要考虑以下因素：
* 业务需求：确保所选系统满足您的业务需求。
* 可扩展性：选择一个可扩展的系统，以便随着业务增长而扩展。
* 社区支持：一个活跃的社区可以提供技术支持和最佳实践。
* 安全性：选择一个安全可靠的开源系统，以保护您的数据。
在选择开源系统时，建议您进行充分的研究和评估，以确保它符合您的业务需求。
fastapi HTTP 422 Unprocessable Entity
HTTP 422 Unprocessable Entity 错误通常表示服务器能够理解请求，但请求中的某些数据格式不正确，导致无法处理该请求。在 FastAPI 中，422 Unprocessable Entity 错误可能与请求体中的数据类型或格式不符合预期有关。
常见原因
1. 请求体格式错误：发送的 POST 请求的数据格式可能与 FastAPI 期望的格式不同，例如，传递的数据未被正确地序列化为 JSON，或者字段不匹配。
2. 缺少必填字段：FastAPI 的请求体模型可能定义了某些必填字段，但你在请求中没有传递这些字段。
3. 字段类型不匹配：某些字段的数据类型与 FastAPI 定义的类型不一致。
如何排查
1. 日志和错误信息：查看 FastAPI 提供的详细错误日志信息，通常它会明确指出哪个字段出现了问题。
2. 校验数据类型：确保传递的数据类型与预期的数据类型相匹配。如果 message 期望是 str，但你传递了其他类型的数据（如 int），FastAPI 会返回 422 错误。
检查请求格式：确保发送的请求体数据格式正确，通常是 JSON 格式，例如：
{
"message": "你好"
}
如果你是用 curl 或其他工具发送请求，可以类似这样发送：
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" -H "Content-Type: application/json" -d '{"message": "你好"}'
查看 FastAPI 中的请求体模型定义：检查你在 FastAPI 中定义的 /chat 端点是否有特定的 Pydantic 模型，看看哪些字段是必填字段，哪些字段是可选的。
from pydantic import BaseModel
class ChatRequest(BaseModel):
message: str # 假设你需要传递一个 `message` 字段
@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
return {"response": "Message received"}
例子
假设你的 /chat 端点期望一个 JSON 对象：
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class ChatRequest(BaseModel):
message: str
@app.post("/chat")
async def chat(request: ChatRequest):
return {"response": f"Received: {request.message}"}
如果你发送以下不正确的请求：
curl -X POST "http://localhost:8000/chat" -H "Content-Type: application/json" -d '{"msg": "你好"}'
它会返回 422 Unprocessable Entity，因为 msg 字段不符合 message 的字段名要求。
如何修正
* 确保在请求体中使用正确的字段名称和类型。
* 对于可选字段，定义时使用 Optional 类型。
* 查看 FastAPI 返回的详细错误消息，找出具体哪个字段存在问题。
python lazyvim自动格式化
在使用 LazyVim（Neovim 的 Lazy 配置）时，自动格式化 Python 代码可以通过设置 null-ls 插件并结合 Python 格式化工具（如 black、isort 等）来实现。
下面是配置 LazyVim 自动格式化 Python 的步骤：
1. 安装 Python 格式化工具
首先，确保你已经安装了 Python 格式化工具，比如 black 和 isort。
pip install black isort
2. 配置 LazyVim
LazyVim 使用 null-ls 来集成格式化工具。你需要在 LazyVim 的配置文件中配置 Python 文件的自动格式化。
打开 ~/.config/nvim/lua/plugins/null-ls.lua（或者你的 LazyVim 配置路径），并进行以下修改：
return {
"jose-elias-alvarez/null-ls.nvim",
opts = function(_, opts)
local nls = require("null-ls")
-- 确保 opts.sources 是一个表
opts.sources = opts.sources or {}
-- 添加 black 和 isort 作为格式化工具
opts.sources = vim.list_extend(opts.sources, {
nls.builtins.formatting.black,
nls.builtins.formatting.isort,
})
end,
}
这会将 black 和 isort 作为 Python 的格式化工具加载到 null-ls 中。
3. 配置自动格式化
为了让 LazyVim 自动格式化 Python 文件，你可以通过以下方式设置保存时自动格式化。
在 ~/.config/nvim/init.lua 中添加：
-- 在保存时自动格式化
vim.api.nvim_create_autocmd("BufWritePre", {
pattern = "*.py",
callback = function()
vim.lsp.buf.format({ async = false })
end,
})
这样，每次保存 .py 文件时，LazyVim 就会自动调用 black 和 isort 进行格式化。
4. 测试自动格式化
重新启动 Neovim 并打开一个 Python 文件，编辑后保存，观察是否会自动格式化代码。如果配置正确，代码应该会自动按照 black 和 isort 的规范进行格式化。
额外工具
你可以根据需要安装其他 Python 格式化工具，如 flake8 或 autopep8，并按上述方式在 null-ls 中配置。
开发AI，3090和4080显卡，是否显存高的优先？
对于开发AI来说，显存的大小确实是一个重要的考量因素，但是不能一概而论地说显存高的就一定优先。
需要综合考虑以下因素：
* 模型大小： 你训练的模型大小决定了所需的显存容量。如果模型很大，显存容量不足会导致模型无法完全加载到显存中，从而影响训练速度和效率。
* 训练数据量： 数据量越大，显存需求也会越高。
* 训练批次大小： 训练批次大小是指每次训练使用的样本数量，批次大小越大，显存需求也越高。
* 其他应用程序需求： 除了AI开发，你可能还会使用显卡进行其他任务，例如游戏、视频渲染等。这些任务也会占用显存。
3090和4080显卡的对比：
| 特性 | 3090 | 4080 ||---|---|---|| 显存容量 | 24GB | 16GB || 计算性能 | 较低 | 较高 || 价格 | 较高 | 较高 |
总结：
* 如果你的AI模型较大，训练数据量大，并且需要较高的训练批次大小，那么3090的24GB显存可能更合适。
* 如果你的AI模型较小，训练数据量较少，并且不需要非常高的训练速度，那么4080的16GB显存可能已经足够。
最终选择需要根据你的实际需求来决定。
GLM-4介绍
GLM-4：下一代大规模语言模型的崛起
随着人工智能技术的不断发展，大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在自然语言处理领域发挥着越来越重要的作用。近年来，许多知名的LLM，如OpenAI的GPT系列和Google的LaMDA，都展示了强大的语言理解与生成能力。而在这些模型中，GLM-4（General Language Model 4）作为新一代的创新模型，备受瞩目。
什么是GLM-4？
GLM-4是由一组顶尖的AI研究人员开发的最新语言模型，它基于深度学习和大规模并行计算技术，旨在解决多种复杂的自然语言处理任务。GLM系列模型起源于通用语言建模的理念，旨在通过更具泛化能力的架构来处理多语言、多任务以及跨领域的内容生成与理解需求。
GLM-4在前几代模型的基础上，进一步提升了模型的架构和训练规模，具备更强的上下文理解能力和语言生成流畅性。这使其在文本生成、机器翻译、语义分析、对话系统等应用场景中表现出色。
GLM-4的关键特性
1. 更大规模的参数：GLM-4相比于之前的版本，拥有更多的参数，这意味着它能更好地捕捉复杂的语义关系与语言模式。大规模的参数使得模型可以在多种任务中展现出更好的性能。
2. 多语言支持：GLM-4不仅仅局限于英语，它在多个语言数据集上进行了训练，能够处理和生成不同语言的文本。这使得它在全球化的应用场景中具有广泛的适用性。
3. 跨领域的泛化能力：得益于多任务学习框架，GLM-4不仅能够应对特定的自然语言处理任务，如问答、摘要生成等，还可以扩展到医疗、法律、金融等领域的专门任务。模型的多样化训练使其具有很好的跨领域应用潜力。
4. 更强的上下文理解：GLM-4在处理长文本时表现尤为出色，能够通过自注意力机制捕捉远距离的上下文信息，从而生成更具连贯性和一致性的文本。
5. 高效推理与生成：尽管GLM-4的模型规模巨大，但研究团队通过优化算法和架构设计，显著提高了模型的推理效率，使得它在实际应用中具有较快的响应速度，适用于实时交互场景。
GLM-4的应用场景
1. 智能客服：GLM-4可以集成到智能客服系统中，通过自然语言对话帮助用户解答问题，提高服务效率。
2. 内容创作：借助GLM-4的强大生成能力，用户可以通过简单的指令生成高质量的文章、报告、小说等内容，极大提升内容创作的效率。
3. 机器翻译：多语言支持使得GLM-4在机器翻译任务中具有显著优势，可以为不同语言之间的无缝沟通提供解决方案。
4. 语义搜索：GLM-4能够通过理解用户的自然语言查询，提供更精准和相关的搜索结果，优化搜索引擎和知识库系统。
5. 医疗、法律等专业领域应用：GLM-4具备处理专业术语和复杂信息的能力，能够在特定领域中进行知识提取和文本生成，为医生、律师等专业人士提供辅助支持。
GLM-4的未来
尽管GLM-4已经展现了强大的能力，但未来的发展仍然充满机遇和挑战。随着硬件计算能力的不断提升和数据资源的不断丰富，未来的语言模型将能够解决更复杂的问题，甚至可能跨越语言的界限，成为人类与机器之间无缝沟通的桥梁。
GLM-4无疑是大规模语言模型发展历程中的重要一步。它的多语言支持、强大的上下文理解和生成能力为未来的人工智能应用奠定了坚实的基础。在不断扩展的AI世界中，GLM-4将继续推动自然语言处理领域的创新与变革。
总结来说，GLM-4不仅仅是一个技术进步的象征，它也是AI技术如何影响和改变我们日常生活的重要体现。随着其不断应用于更多领域，GLM-4将有望为各行业带来更高效、更智能的解决方案。