In this blog, you will learn to build an Angular single-page application (SPA) that signs in users and calls the Microsoft Graph API and then does a REST API call to get all the subscriptions of the signed-in user and display it in a table.

Single sign-on (SSO) is a property of identity and access management (IAM) that enables users to securely authenticate with multiple applications and websites by logging in only once with just one set of credentials (username and password).

了解如何通过示例项目进行开发和构建

There are so many ways we can build Angular apps and ship for production. One way is to build Angular with NodeJS or Java and another way is to build the angular and serve that static content with NGINX web server. With NodeJS we have to deal with the server code as well, for example, you need to load index.html page with node.

In this post, we will see the details and implementation with the NodeJS. We will go through step by step with an example.

目前市场上有许多人工智能玩家，包括ChatGPT、Google Bard、Bing人工智能聊天等等。然而，所有这些都需要你有互联网连接才能与人工智能交互。如果你想在电脑上安装类似的大型语言模型（LLM）并在本地使用它怎么办？一个人工智能聊天机器人，你可以在没有互联网连接的情况下私下使用。好吧，通过斯坦福大学发布的新羊驼模型，你可以接近这个现实。是的，你可以离线在你的电脑上运行类似ChatGPT的语言模型。因此，请注意，让我们继续学习如何在没有互联网的情况下在本地使用LLM。

在没有互联网的情况下本地运行类似于LLM的ChatGPT（私有且安全）

在这篇文章中，我提到了如何在没有互联网的情况下在本地PC上运行类似ChatGPT的LLM的所有内容。您可以展开下表，详细了解步骤。

目录

总结

我们表明，任何人都可以使用高质量的训练数据，在一台机器上用30分钟对其进行训练，从而获得过时的开源大型语言模型（LLM），并赋予其神奇的ChatGPT般的指令跟随能力。令人惊讶的是，指令遵循似乎不需要最新或最大的模型：我们的模型只有60亿个参数，而GPT-3的参数为1750亿。我们为我们的模型（Dolly）开源代码，并展示如何在Databricks上重新创建它。我们相信，像Dolly这样的模特将有助于LLM的民主化，将它们从很少有公司能负担得起的东西转变为每个公司都可以拥有和定制的商品，以改进他们的产品。

出身背景

ChatGPT是一种专有的指令遵循模型，于2022年11月发布，风靡全球。该模型是根据网络上数万亿个单词进行训练的，需要大量的GPU来开发。这很快导致谷歌和其他公司发布了自己的专有指令遵循模型。2023年2月，Meta向学术研究人员发布了一组名为LLaMA的高质量（但不遵循指令）语言模型的权重，每个模型训练超过80000 GPU小时。然后，在三月份，斯坦福大学建立了Alpaca模型，该模型基于LLaMA，但调整了一个由50000个类似人类的问答组成的小数据集，令人惊讶的是，这使它表现出了类似ChatGPT的交互性。

随着Databricks企业软件公司创建的Dolly大型语言模型（DLL）的发布，开源GPT聊天又向前迈出了一步。

新的ChatGPT克隆被称为多利，以该名称的著名绵羊命名，这是第一种被克隆的哺乳动物。

开源大型语言模型

Dolly LLM是日益增长的开源人工智能运动的最新表现，该运动旨在提供更多的技术访问权限，使其不被大公司垄断和控制。

推动开源人工智能运动的一个担忧是，企业可能不愿意将敏感数据交给控制人工智能技术的第三方。

基于开源

Dolly是由非营利的EleutherAI研究所创建的开源模型和斯坦福大学Alpaca模型创建的，后者本身是由Meta创建的650亿参数开源LLaMA模型创建的。

LLaMA代表大型语言模型元人工智能，是一种基于公开数据训练的语言模型。

ChatGPT能够在几秒钟内就任何主题生成连贯全面的文章，这使它成为改变游戏规则的信息资源，也是教育工作者的克星。OpenAI的对话式大型语言模型在发布后的几周内积累了数百万每日用户，但也被美国、澳大利亚、法国和印度的学区禁止。

虽然强大的大型语言模型（LLM），如ChatGPT（OpenAI，2022）、PaLM（Chowdhery et al.，2022）和GPT-3（Brown et al.，2020），有无数有益的应用，但它们也可以用来在家庭作业中作弊，或写令人信服但不准确的新闻文章。此外，他们经常产生虚假信息。因此，区分机器从人类书写的文本中生成的任务在许多领域变得至关重要。但随着LLM输出变得越来越流畅和人性化，这项任务变得越来越困难。

斯坦福大学的一个研究团队在新论文《DetectGPT：使用概率曲率的零样本机器生成文本检测》中解决了这个问题，提出了DetectGPS，一种新的零样本机器生成文本的检测方法，使用概率曲率来预测候选通道是否由特定LLM生成。

该团队将其研究的主要贡献总结如下：