autonomous powered agents llm

Transformer架构在大型语言模型(LLM)中的应用与实践

Transformer架构是当今最前沿的语言模型技术之一,它已经在谷歌的BERT、OpenAI的GPT系列中取得了显著的成就。这一架构之所以独特,是因为它打破了传统的序列处理模式,引入了创新的“自注意力”机制。 Transformer架构的核心是自注意力机制,它使模型能够识别和重视输入数据中不同部分 ......
Transformer 架构 模型 语言 LLM

Power BI - 5分钟学习增加条件列

每天5分钟,今天介绍Power BI增加条件列。 什么是增加条件列?简单理解,可以根据表中某列设置一个或者多个条件,判定的结果会生成一个新列。 举例:首先,导入一张【Sales】样例表(Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天)。样例背景,准备以Salse列的销售,根据销售额划分奖金比例。 操作步 ......
条件 Power BI

CPU and Device Power Management 【ChatGPT】

https://www.kernel.org/doc/html/v6.6/driver-api/pm/index.html#cpu-and-device-power-management CPU和设备电源管理 CPU空闲时间管理 CPU空闲时间管理子系统 CPU空闲时间调度器 CPU空闲时间管理驱动 ......
Management ChatGPT Device Power CPU

power query索引列、重复列、拆分和提取

power query索引列、重复列、拆分和提取 一、索引列 1、 进入PQ编辑器 2、添加索引列 添加列——索引列——可自定义索引列 二、重复列 功能:数据清洗时想保证数据的完整性,但又需要对某些列进行拆分、提取等操作时,一般先重复想处理的列 1、添加列——选中要重复的列——点击‘重复列’ 三、拆 ......
索引 power query

power query自定义列和条件列

Excel从基础到M函数 Power Query超级整理 建议使用office365 进入PQ:选中表格任意位置——开始——数据——自表格区域——勾选表包含标题——确定——进入PQ编辑器 要使用PQ编辑器,表格只能支持两种格式: 1、公式里设置表格名称(选中表格任意位置——数据——自表格/区域——‘ ......
条件 power query

使用PyTorch II的新特性加快LLM推理速度

Pytorch团队提出了一种纯粹通过PyTorch新特性在的自下而上的优化LLM方法,包括: Torch.compile: PyTorch模型的编译器 GPU量化:通过降低精度操作来加速模型 推测解码:使用一个小的“草稿”模型来加速llm来预测一个大的“目标”模型的输出 张量并行:通过在多个设备上运 ......
特性 速度 PyTorch LLM

ICEE-Power-功率半导体: IGBT和SiC 栅极驱动器

https://view.inews.qq.com/k/20220217A01CMH00 IGBT 和 SiC 电源开关基础知识 IGBT 和 SiC 电源开关有哪些市场和应用? 高效的电源转换在很大程度上由系统使用的功率半导体器件确定。 由于功率器件技术不断改进,大功率应用的效率越来越高并且尺寸越 ......
栅极 驱动器 半导体 ICEE-Power 功率

转换考勤系统中的数据(II)(Power Query)

let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 添加姓名列 = Table.AddColumn(源, "姓名", each if [列10] = "姓名:" then [列5] & [列11] else null), 姓名列填充 = Ta ......
考勤系统 数据 系统 Power Query

System 2 Attention:可以提高不同LLM问题的推理能力

推理正在成为大型语言模型(llm)关注的下一个主要领域。尽管llm拥有先进的能力,但大多数llm经常被简单的错误绊倒,显示出他们在推理方面的局限性。这些模型可能会被上下文中的不相关细节所误导,或者受到输入提示中的偏差的影响。而后一种倾向被称为谄媚,也就是说模型会更偏向与输入一致,而不管准确性如何。人 ......
Attention 能力 System 问题 LLM

Java Agent有什么作用?

Java Agent概述 Java Agent是一种特殊类型的软件组件,它允许在Java虚拟机(JVM)运行时修改应用程序的字节码。这种技术通常用于性能监控、日志记录、系统调试等。Java Agent主要分为两类: 1. 启动时加载的Agent(Pre-Main Agent) 这种类型的Agent在 ......
作用 Agent Java

Power BI - 5分钟学习拆分列

每天5分钟,今天介绍Power BI拆分列功能。 什么是拆分列?有时导入Power BI的数据表中,某列内容都包含同样的特殊字符如 @/&/-/_等,可以利用这个特殊字符进行拆分列的操作,获得我们想要的信息。 操作举例:首先,导入一张【Sales】样例表(Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天) ......
Power BI

Power BI - 5分钟学习透视列

每天5分钟,今天介绍Power BI透视列功能 什么是透视列?透视列就是把行数据转换成列数据,也就是大家在工作中常说的'行转列'。 如何进行逆透视操作: 1,导入的【Sales】表,样例内容如下: 2, 【Home】 -> 【Transform data】 -> 【Transform data】; ......
Power BI

LLM 学习笔记-Deepspeed-MoE 论文

论文 DeepSpeed-MoE: Advancing Mixture-of-Experts Inference and Training to Power Next-Generation AI Scale 1. Introduction 现有的 MoE 方法在正式使用场景中存在的挑战: 场景局限: ......
Deepspeed-MoE Deepspeed 笔记 论文 LLM

[转]python 随机生成一个请求User-Agent

前言全局说明 爬虫程序的第一部分通常都是导入我们爬虫所需要的库。 为了安全,我通常都是使用fake_useragent库随机生成一个请求头User-Agent。 一、安装模块 pip3 install fake_useragent 二、模块使用 # 导入fake_useragent库中的UserAg ......
User-Agent python Agent User

Power BI - 5分钟学习复制列

每天5分钟,今天介绍Power BI复制列功能。 什么是复制列?复制列就是将导入Power BI数据表中一列复制,然后生成一个100%相同新列。 举例:首先,导入一张【Product】样例表(Excel数据源导入请参考每天5分钟第一天)。 复制列操作步骤:1, 【Home】 -> 【Transfor ......
Power BI

Power BI Report Server自定义Form登录

一、条件 1、windows server主机一台,我是windows server 2019(当然windows10或者10月份5日更新的windows11也是可以行的)。 2、SQL Sever,我用的是SQL Server2019。 3、Power BI Report Server默认位置安装 ......
Report Server Power Form BI

人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景

人工智能的新篇章:深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景 LLM(Large Language Model)技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术,旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。 LLM 技术的核心思想是使用深度神经网络,通过大规模的文本数据预训练模型,并利用这些预训练模型进行 ......
新篇 新篇章 人工智能 人工 前景

Power BI - 5分钟学习复制表

每天5分钟,今天介绍Power BI复制表功能。 什么是复制表?复制表就是将导入Power BI数据表100%复制成一张或者几张新表。有时出于测试/开发/备份的目的,需要将导入Power BI的数据表进行复制。 举例:首先,导入一张【Sales】样例表,以【Sales】表为例。(Excel数据源导入 ......
Power BI

解密Prompt系列20. LLM Agent之再谈RAG的召回多样性优化

看完openai闭门会议对RAG又有些新的思考。这一章我们参考主流的搜索框架,结合新老论文,和langchain新功能聊聊RAG框架中召回多样性的优化方案,包括如何提高query多样性和索引多样性 ......
多样性 Prompt Agent LLM RAG

一列拆分成两列(BT拆)(Power Query)

问题:左表转成右表 let 源 = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="表1"]}[Content], 分组的行 = Table.Group(源, {"机房名称", "网络制式"}, {"合并", each Text.Combine([BBU名称],",")}), 按分隔符 ......
Power Query

LLM 学习笔记-transformers库的 PreTrainedModel 和 ModelOutput 到底是什么?

闲言碎语 我在刚开始接触 huggingface (后简称 hf) 的 transformers 库时候感觉很冗杂,比如就模型而言,有 PretrainedModel, AutoModel,还有各种 ModelForClassification, ModelForCausalLM, AutoMode ......

LLM 入门笔记-Tokenizer

以下笔记参考huggingface 官方 tutorial: https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter6 下图展示了完整的 tokenization 流程,接下来会对每个步骤做进一步的介绍。 1. Normalization normalize ......
Tokenizer 笔记 LLM

Power BI DAX中如何使用EVALUATE?

​ 问题描述: 业务同事询问,在Power BI DAX中EVALUATE如何使用,希望介绍一下使用语法和常用的小例子使用。 同时给大家介绍一下: 在Power BI DAX中,EVALUATE函数用于执行一个表达式并返回一个表。 通常是在DAX Studio中使用,可用于检查表表达式结果,验证数据 ......
EVALUATE Power DAX BI

卸载阿里云盾,卸载云助手守护进程,卸载Agent,卸载云监控插件 卸载阿里云盾

卸载云助手守护进程卸载Agent卸载云监控插件 阿里云ECS服务器,请在服务器上以root权限执行以下命令: wget "http://update2.aegis.aliyun.com/download/uninstall.sh" && chmod +x uninstall.sh && ./unin ......
插件 助手 进程 Agent

【LLM】A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance

本文成文于11月底,openai devday之后 背景:OpenAI最近放出了Devday的闭门会视频,其中"A Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance"(精进大型语言模型性能的各种技巧)是非常有价值的,本文对这次分享做摘要。 视频: ......
Performance Maximizing Techniques LLM Survey

LLM,把世界变成超级计算机

作为曾在 AI 公司做过产品经理的人而言,面对大语言模型展现出的 AGI 曙光,情绪是激动而复杂的。 AI 公司的经历,让我受益良多: 对神经网络,深度学习,机器学习,强化学习,算法模型等概念有了更全面的认知; 了解了符号主义,行为主义,连接主义,玻尔兹曼机,反向传播等人工智能发展历史; 对算法,算 ......
计算机 世界 LLM

LLM面面观之Prefix LM vs Causal LM

1. 背景 关于Prefix LM和Causal LM的区别,本qiang在网上逛了一翻,发现多数客官只给出了结论,但对于懵懵的本qiang,结果仍是懵懵... 因此,消遣了多半天,从原理及出处,交出了Prefix LM和Causal LM两者区别的更为清楚的说明。 2. Prefix LM Pre ......
面面观 Causal Prefix LM LLM

Power BI:如何在PowerBI中展示本地图片?

问题描述:业务同事反馈,最近在做产品分析报告,需要把存在本地的多张产品图片素材展现在Power BI报告中。但是通过文件夹导入后,发现图片无法正常在表格等可视化组件中显示。询问如何才能在PowerBI中展示本地图片? 原因和解决方案:图片导入Power BI后,变成了binary二进制格式,所以无法 ......
PowerBI 图片 Power BI

使用Accelerate库在多GPU上进行LLM推理

大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长,推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。 所以本文将在多个gpu上并行执行推理,主要包括:Accelerate库介绍,简单的方法与工作代码示例和使用多个gpu的性能基准测试。 本文 ......
Accelerate GPU LLM

UPF - Power Intent Basic

Mainstream Low Power techniques Low Vth - 阈值电压比较低,翻转时间小,漏电流比较大,功耗大,速度快 High Vth - 阈值电压比较高,翻转时间长,漏电流比较小,功耗小,速度慢 使用多阈值的器件,处于关键路径上的器件使用Low Vth,不在关键路径上的使用 ......
Intent Power Basic UPF