stream LLM

Stream LLM（Language Model）是一种基于流式学习的语言模型。它是CSDN自主开发的一种AI助手，用于处理自然语言处理任务。Stream LLM具有以下特点：

1. 流式学习：Stream LLM采用了流式学习的方法，可以实时地对输入进行处理和生成输出。这种方式可以提高响应速度，并且可以逐步学习和优化模型。

2. 语言理解与生成：Stream LLM能够理解用户输入的自然语言，并生成相应的回答或响应。它可以处理各种类型的问题，包括技术问题、编程问题、学术问题等。

3. 多领域支持：Stream LLM在多个领域都有广泛的知识和经验，可以回答各种相关问题。无论是关于编程、算法、数据科学、人工智能还是其他领域的问题，Stream LLM都可以给出准确和有用的回答。

4. 交互式对话：Stream LLM支持与用户进行交互式对话。用户可以提出问题、追问细节、进行讨论等，Stream LLM会根据用户的输入进行相应的回答和解释。

5. 相关问题生成：除了回答用户的问题，Stream LLM还会根据用户的问题和回答生成一些相关问题，以帮助用户更深入地了解和探索相关主题。

希望以上介绍对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。

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def generatorAnswer(self, prompt: str, history: List[List[str]] = [], streaming: bool = False): if streaming: history += [[]] for inum, (stream_resp, _) in enumerate(self.checkPoint.model.stream_chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:-1] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature )): # self.checkPoint.clear_torch_cache() history[-1] = [prompt, stream_resp] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": stream_resp} yield answer_result else: response, _ = self.checkPoint.model.chat( self.checkPoint.tokenizer, prompt, history=history[-self.history_len:] if self.history_len > 0 else [], max_length=self.max_token, temperature=self.temperature ) self.checkPoint.clear_torch_cache() history += [[prompt, response]] answer_result = AnswerResult() answer_result.history = history answer_result.llm_output = {"answer": response} yield answer_result

这段代码是用来生成AI对话回答的，其中包括以下参数：
- prompt: 代表AI的输入，即对话的开端
- history: 代表之前的对话历史，可以为空
- streaming: 是否使用流式对话，即实时回答对话

如果使用流式对话，该函数会在对话过程中不断生成回答；如果不使用流式对话，该函数会在输入完整的对话后一次性生成回答。该函数返回的是一个生成器，每次调用生成一个回答，其中包含了对话历史和AI的回答结果。