evaluation language large model

An improved LSTM-based model for identifying high working intensity load segments of the tractor load spectrum

一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目: “基于改进 lstm 的拖拉机载荷谱高工作强度载荷段识别模型” (pdf) “An improved LSTM-based model for identifying high working in ......

Coding Languages used in Smart cars

Smart cars utilize a variety of programming languages for different purposes within their systems. The choice of programming language often depends on ......
Languages Coding Smart used cars

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间:2023 学校:慕尼黑大学 创新点: 1.据我们所知,这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM,并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明,zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......

《An End-to-end Model for Entity-level Relation Extraction using Multi-instance Learning》阅读笔记

代码 原文地址 预备知识: 1.什么是MIL? 多示例学习(MIL)是一种机器学习的方法,它的特点是每个训练数据不是一个单独的实例,而是一个包含多个实例的集合(称为包)。每个包有一个标签,但是包中的实例没有标签。MIL的目的是根据包的标签来学习实例的特征和分类规则,或者根据实例的特征来预测包的标签。 ......

南阳师范大学 外国语学院 Foreign language school

省内外高校 郑州大学河南大学河南师范大学 信阳师范学院 安阳师范学院省外洛阳师范学院 商丘师范学院 北京外国语大学 上海外国语大学 广东外语外贸大学 西安外国语大学 天津外国语大学 大连外国语大学 四川外国语大学 ......

3_5 Interpreters for Languages with Abstraction

3_5 Interpreters for Languages with Abstraction The Calculator language provides a means of combination through nested call expressions. However, ther ......
Interpreters Abstraction Languages with for

sqlalchemy 查询已存在表(无model定义)

已存在的表信息,该表不是由sqlalchemy创建。想要对该表做CRUD,可以通过sqlalchemy提供的一个解析方法完成。 ......
sqlalchemy model

Diffusion Model理解

Diffusion Model理解 整体理解 拆楼(正向过程)可以直接一步步加噪声做,建楼(反向过程)需要使用模型来学习 苏剑林. (Jun. 13, 2022). 《生成扩散模型漫谈(一):DDPM = 拆楼 + 建楼 》文章中截图 从右向左是正向过程,\(q(x_t|x_{t-1})\) 是加噪 ......
Diffusion Model

413 Request Entity Too Large

413 Request Entity Too Large 一、背景介绍 在上传图片文件(图片大小 6MB 左右)的时候,接口预览页面报错“413 Request Entity Too Large”,文件上传失败。 二、解决方案 使用的是 Nginx 做的代理,从报错提示可以看出,请求实体过大,Ngi ......
Request Entity Large 413 Too

learned_inertial_model_odometry 复现

据集 BlackBrid 数据集,总大小4.9TB,但是可以按需获取 其下载程序 python sequenceDownloader.py FLIGHT ENVIRONMENT DATASETFOLDER 举例说明 FLIGHT clover/yawForward/maxSpeed5p0 ENVIR ......

SciTech-BigDataAIML-Tensorflow-Introduction to modules, layers, and models

Introduction to modules, layers, and models Model: To do machine learning in TensorFlow, you are likely to need to define, save, and restore a model. ......

大模型评测-微软亚洲研究院:A Survey on Evaluation of Large Language Models论文分享

《A Survey on Evaluation of Large Language Models》 一、论文介绍:微软亚洲研究院公开了介绍大模型评测领域的论文《A Survey on Evaluation of Large Language Models》。该论文一共调研了219篇文献,以评测内容 ......
Evaluation 研究院 Language 模型 Survey

10.基于模型的测试方法 Model-based Testing

Model-based Testing 介绍 Model-based Testing is an application of model-based design for designing and optionally also executing artifacts to perform so ......
Model-based 模型 Testing 方法 Model

【五期李伟平】CCF-B(TFS'23)Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperative Game

Peng Wu, Fengen Li, Jie Zhao, et al. Consensus Reaching Process With Multiobjective Optimization for Large-Scale Group Decision Making With Cooperativ ......

SPSS modeler用关联规则Apriori模型对笔记本电脑购买事务销量数据研究

全文链接:https://tecdat.cn/?p=34709 原文出处:拓端数据部落公众号 自2011年全球PC出货量达到历史最高的3.64亿台后,全球PC市场出货量已经连续四年下滑。市场调研公司Gartner最新数据显示,2015年Q3全球PC销量同比降低7.7%,至7370万台。IDC数据更加 ......
销量 模型 规则 事务 Apriori

Language Models are Unsupervised Multitask Learners

郑重声明:原文参见标题,如有侵权,请联系作者,将会撤销发布! OpenAI blog, 2019 ......

InstructGPT《InstructGPT: Training language models to follow instructions with human feedback》解读

背景 GPT-3 虽然在各大 NLP 任务以及文本生成的能力上令人惊艳,但是他仍然还是会生成一些带有偏见的,不真实的,有害的造成负面社会影响的信息,而且很多时候,他并不按人类喜欢的表达方式去说话。在这个背景下,OpenAI 提出了一个概念“Alignment”,意思是模型输出与人类真实意图对齐,符合 ......

mybatis报错:Error evaluating expression

mybatis的mapper文件中报了这么一个错 org.mybatis.spring.MyBatisSystemException: nested exception is org.apache.ibatis.builder.BuilderException: Error evaluating e ......
evaluating expression mybatis Error

【Mathematical Model】Python拟合多元方程(线性回归)

Python中可以使用多种库进行拟合方程,其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库,而SciPy则提供了大量的科学计算函数,包括拟合算法。之前已经分享过一元一/二次方程的拟合,有兴趣的可以查看:Python拟合一元方程。今天给大家分享下如何使用Python拟合多元... ......
线性 方程 Mathematical Python Model

[Nginx] API请求体过大时,报:Nginx 413 Request Entity Too Large [转载]

1 问题描述 此问题(通过方法1)已解决,但整体的解决思路,参考自网友,故著名为【转载】文章 昨晚压测时,通过API请求10000个设备的若干信号(5个)状态时,Postman返回Nginx的如下错误 API 整个请求有 1.37MB 413 Request Entity Too Large 2 问 ......
Nginx Request Entity Large API

GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读

GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上,超出 GPT-2 非常多,能生成人类难以区分的新闻文章;2. 主推 few-shot,相比于 GPT-2 的 zero-shot,具有很强的创新性;3. 模型结构略微变化,采用 sparse attention 模块;4. 海量训练语料 45TB(清洗后 ......
Few-Shot Language Learners Models Shot

django项目中存在多个app时models 表没有创建成功

场景 使用django 创建的项目,项目下有多个app,在第二个app中的models中创建表,执行生成表的命令没有生效。 解决 #1、执行命令需要指定app名称 python manage.py makemigrations --empty team # team 为app名称 #2、 再次正常运 ......
多个 项目 django models app

GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读

背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式,也就是说为了适应不同的训练任务,模型还是需要在特定任务的数据集上微调,仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题,通过 zero-shot,在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据,也不需要额外的模型训练 ......

GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读

背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式: 1. 第一阶段 pre-training,在海量文本上训练,无需label,根据前k-1个词预测第k个单词是什么,第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识,模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning,让模型能适应不同的任务,提 ......

AtCoder Regular Contest 168 E Subsegments with Large Sums

洛谷传送门 AtCoder 传送门 尝试二分答案,问题变为要求恰好选 \(x\) 段 \(\ge s\),最大化选的段数。 发现我们不是很会算段数的 \(\max\),因为要求段不重不漏地覆盖 \([1, n]\)。考虑给每个 \(\ge s\) 段 \([l, r]\) 一个 \(r - l\) ......
Subsegments AtCoder Regular Contest Large

【Mathematical Model】Python拟合一元一/二次方程(线性回归)

Python中可以使用多种库进行拟合方程,其中最常用的是NumPy和SciPy。NumPy是一个用于处理数组和矩阵的库,而SciPy则提供了大量的科学计算函数,包括拟合算法。 ......
线性 Mathematical Python Model

无法获得数据库 'model' 上的排他锁。请稍后重试该操作

标题: Microsoft SQL Server Management Studio 数据库 "XXXX" 的 创建 失败。 (Microsoft.SqlServer.Smo) 有关帮助信息,请单击: https://go.microsoft.com/fwlink?ProdName=Microsof ......
稍后 数据库 数据 model 39

【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码

Ransac算法,也称为随机抽样一致性算法,是一种迭代方法,用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题,因为它能够处理包含异常值的数据集,并能够估计出最佳的线性模型。 ......
线性 Mathematical 代码 Ransac Python

ICEE-USB-USB Type-A(Large) 与 Type-B(Micro) 的接线图

一般的排列方式是:红白绿黑从左到右 定义: 红色- USB,标有-VCC、Power、5V、5VSB字样 绿色-USB数据线(正)- DP(Data Positive), DATA+、USBD+、USBDT+, PD+、PORT+ 白色-USB数据线(负)- DN(Data Negative), D ......
Type ICEE-USB-USB USB Type-A Type-B

A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping

程哥的一区文章 “A novel local-global dependency deep learning model for soil mapping” (Li 和 Zhang, 2022, pp. -) (pdf) 研究问题:“工 程 “ discrete” 特征不能反映环境协变量 之间 的相 ......
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