模型 语言 热潮rlhf

QDL语言 DQL（Data Query Language）数据查询语言用来进行数据库中数据的查询，常用的关键字为 select 语法： select 字段名，字段名，...... ，字段名 from 表名 [where 条件语句] 举个例子： -- 查询product表中所有记录 select * ......

场景介绍 MindSpore Lite是一款AI引擎，它提供了面向不同硬件设备AI模型推理的功能，目前已经在图像分类、目标识别、人脸识别、文字识别等应用中广泛使用。 本文介绍使用MindSpore Lite推理引擎进行模型推理的通用开发流程。 基本概念 在进行开发前，请先了解以下概念。 张量：它与数 ......

实验任务4 1 #include <stdio.h> 2 #define N 10 3 4 typedef struct { 5 char isbn[20]; // isbn号 6 char name[80]; // 书名 7 char author[80]; // 作者 8 double sale ......

你可能会在一些场景下碰到需要返回多个不同类型的方法。比如协议解析读取报文时，更具体地像kubernetes在开始解析Yaml的时候，怎么知道这个类型是属于Deployment还是Service？ ......

#include<stdio.h> int main() { int a[10],n,max,min,maxpos,minpos; for(n=0;n<10;n++) { scanf("%d",&a[n]); } max=min=a[0]; maxpos=minpos=0; for(n=0;n<10 ......

在线工具推荐：3D数字孪生场景编辑器 - GLTF/GLB材质纹理编辑器 - 3D模型在线转换 - Three.js AI自动纹理开发包 - YOLO 虚幻合成数据生成器 - 三维模型预览图生成器 - 3D模型语义搜索引擎 1、问题 从事3D建模相关工作的朋友们在工作中经常会遇到以下几种问题： 1、 ......

要实现逼真的 3D 视觉效果，需要关注细节并了解照明、纹理和材质的原理。要使 3D 场景看起来更逼真，请专注于精确的照明设置，使用高分辨率纹理和凹凸贴图来增加表面的深度，并合并逼真的着色器和材质。此外，请注意构图、摄像机角度和后期处理效果，以增强 3D 渲染的整体真实感。 ......

GLTF 编辑器 -NSDT 不仅可以设置3D模型纹理贴图，还可以设置模型的几何原点、以及对有相同材质属性的mesh进行合并，实现模型轻量化，是一款不可多得的实用型在线模型编辑工具。 ......

Draco 是用于网格压缩的 glTF 扩展，以及由 Google 开发的开源库，用于压缩和解压缩 3D 网格以显着减小 3D 内容的大小。它压缩顶点位置、法线、颜色、纹理坐标和任何其他通用顶点属性，从而提高通过 Web 传输 3D 内容的效率和速度。 ......

概述 GLM模型底层还是基于Transformer，因此其设计、优化都是围绕Transformer的各个组件的。从注意力层的掩码、位置编码等方面优化与设计。 ChatGLM3/ChatGLM2的源码中，比如finetune、trainer等代码，其实是copy自HuggingFace，而且其使用流程 ......

DML语言 DML语言(DML：Data Manipulation Language)：其语句中包括动词INSERT、UPDATE和DELETE。它们分别用于添加、修改和删除元素。 (1)添加insert 语法： (1)添加所有字段的数据 insert into 表名(列名,列名,......... ......

https://mp.weixin.qq.com/s/4EJAKBcqlCzDXib1_TKJxw 点击下方卡片，关注「AI视界引擎」公众号 AI视界引擎 「AI视界引擎」公众号不仅致力于分享AI视觉与大语言模型的前沿科技，还将成为连接业界专家、学术界和广大读者的桥梁。我们将提供最新的研究进展、技术 ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

原文链接：http://tecdat.cn/?p=26578 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被客户要求撰写关于吉布斯采样器的研究报告，包括一些图形和统计输出。 指数分布是泊松过程中事件之间时间的概率分布，因此它用于预测到下一个事件的等待时间，例如，您需要在公共汽车站等待的时间，直到下一班车到 ......

全文链接：https://tecdat.cn/?p=34543 原文出处：拓端数据部落公众号 贝叶斯MCMC模拟是一个丰富的领域，涵盖了各种算法，共同目标是近似后验模型。例如，使用的rstan包采用了一个Hamiltonian Monte Carlo算法。用于贝叶斯建模的另一个rjags包采用了Gi ......

[语言月赛 202312] 打表过样例 题目背景 众所周知，一名负责人的出题人，不应当让如下的打表程序获得过多的分数。 #include<iostream> int main() { std::cout << "Specific Value\n"; } 这个程序的功能是，输出一个特定的内容，以尝试通 ......

#include <stdio.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <arpa/inet.h> #include <netinet/in.h> int main(int argc, char const *argv[]) { // ......

1 #include <stdio.h> 2 #include <strings.h> //bzero 3 #include <unistd.h> //close 4 #include <sys/socket.h> //socket 5 #include <netinet/in.h> //struc ......

1. 实验任务1 【验证性实验】 2. 实验任务2 【验证性实验】 3. 实验任务3 【验证性实验】 4. 实验任务4 task4源代码： 1 #include <stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 #define N 10 4 5 typedef struct { 6 ......

1 #include <stdio.h> 2 #include <unistd.h> 3 #include <sys/socket.h> 4 #include <netinet/in.h> 5 #include <arpa/inet.h> 6 int main(int argc, char cons ......

2023-12-13：用go语言，密码是一串长度为n的小写字母，一则关于密码的线索纸条， 首先将字母a到z编号为0到25编号， 纸条上共有n个整数ai，其中a1表示密码里第一个字母的编号， 若i>1的话就表示第i个字母和第i-1个字母编号的差值， 例如，a2就代表密码中第1个字母和第2个字母编号的差 ......

训练的过程，就是求三个矩阵的过程 初始概率矩阵 转移概率矩阵 发射矩阵 每个字有4种可能性，上图中有7个字，就是 4^7 种可能性 维特比算法，从众多路径中，挑出最优的那条，他和隐马尔可夫没有强关联 初始概率矩阵 根据频率得到概率 今天 天气 真 不错。 麻辣肥牛 好吃 ！ 我 喜欢 吃 好吃 的！ ......

1、扩散模型基本原理： 扩散模型包括两个步骤： 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 2.可训练的反向去噪扩散过程pθ：训练一个神经网络，从纯噪音开始逐渐去噪，直到得到一个真实图像 。 正向过程首先，对于一张原始图片，我们给加一个高斯噪声，图片由 ......

微调定制化的大型语言模型需要投入大量时间和精力，但掌握恰当的微调方法和技巧能显著提高效率。比如用LoRa（LLM的低秩适配Low-Rank Adaptation）微调大模型，能够利用少量显卡和时间对大模型进行微调，降低成本。 ......

向量数据库很多，先试试milvus。 1、安装：通过docker pull没搞定。使用官网的docker-compose搞定了。 2、运行：需要启动3个容器： docker start milvus-etcd docker start milvus-minio docker start milvus ......

BMES => B:词语开始、M：词语中间、E：词语结束、S:单独成词 并非所有中文任务都需要分词 语料库 每行是一篇“文章” 每篇文章用空格分开 语料库的准确性，严重影响分词结果 理论上，语料库越大越好 每个字都有一个标识（隐藏状态），可以根据语料库得到所有标识 中文分词就是为了得到状态 麻 辣 ......

这个表达式 (size + 7) & ~(7) 是一个常见的位操作技巧，用于将 size 向上对齐到最近的8的倍数。 ~(7)：首先，7 的二进制表示是 0111。按位取反 ~ 操作会将所有的1变为0，所有的0变为1，所以 ~(7) 就是 1000。 size + 7：这个操作是将 size 增加7 ......

1.实验任务1 源代码 1 // P286例8.17 2 // 对教材上的程序作了微调整，把输出学生信息单独编写成一个函数模块 3 // 打印不及格学生信息和所有学生信息程分别调用 4 5 #include <stdio.h> 6 #include <string.h> 7 #define N 3 ......

自注意力机制、位置编码和激活函数共同提高了模型对序列数据中重要信息的关注程度。通过自注意力机制，模型可以自动学会为序列中的关键部分分配更高的权重…… ......

本文简要介绍了论文“System 2 Attention (is something you might need too) ”的相关工作。基于transformer的大语言模型（LLM）中的软注意很容易将上下文中的不相关信息合并到其潜在的表征中，这将对下一token的生成产生不利影响。为了帮助纠正... ......