generative模型 方式falcon

[toc] 文章介绍 “机器学习中的强化学习：如何通过试错和反馈来提高模型的性能”这篇文章主要介绍了强化学习技术在机器学习中的应用。强化学习是一种通过试错和反馈不断优化模型性能的机器学习技术。本文将介绍强化学习技术的核心概念、实现步骤与流程、应用示例与代码实现、优化与改进以及未来发展趋势与挑战等内容 ......

三种方式分别为 等号，圆括号，大括号 等号和圆括号是以前就存在的,大括号是新的语法,其具有2个优点: 1. 防止变窄转换: 大括号不支持变窄转换，等号和圆括号为了向下兼容支持变窄转换 2. 免疫C++最令人头疼的解析: C++规定任何可以被解析为一个声明的东西必须被解析为声明，因此无法区分无参的构造 ......

自从 OpenAI 发布 ChatGPT 4.0 之后，大模型热度一直不减，国内不管是大厂还是创业团队纷纷杀入大模型领域，大模型的建立首先离不开的是数据，数据才是一切大模型训练的基础，那么目前国内大模型团队的数据需求究竟是什么？如何通过学习数据采集，对大模型数据预测商业发展呢？ ......

虽然未能训练出来好的模型，但是步骤大概了解了。 maixhub-模型训练网站 模型训练步骤： 创建模型并点击进去： 数据集、上传图片： 标号签后选择参数： 最后创建训练即可。 yolov2部署模型： 将下载的模型中的main.py中的先验框复制到此处： 先验框的作用是让yolov2的racal更大， ......

``` using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using UnityEngine.UI; using UnityEngine.EventSystems; public class ......

OPC DA的Client对象模型可以如下图表示 一个OPC Server对象可以包含一个OPC Groups对象 一个OPC Groups对象可以包含多个OPC Group对象 一个OPC Group对象可以包含一个OPC Items对象 一个OPC Items对象可以包含多个OPC Item对象 ......

# 背包模型 ## 二维费用的背包问题 >有 $N$ 件物品和一个容量是 $V$ 的背包，背包能承受的最大重量是 $M$。 > >每件物品只能用一次。体积是 $v_i$，重量是 $m_i$，价值是 $w_i$。 > >求解将哪些物品装入背包，可使物品总体积不超过背包容量，总重量不超过背包可承受的最大 ......

我有个程序，需要从CSV中读入数据，对数据进行分析后，然后插入另一个sqlite数据库的数据表。在我的程序中使用了virtual string tree和Firedac，数据大约有13000条，需要转存的数据有11000条左右，转存的字段有8条，除了一条是boolean类型的外都是string类型。 ......

# 前言 ## 为什么用Decoder only LLM之所以主要都用Decoder-only架构，除了训练效率和工程实现上的优势外，在理论上是因为Encoder的双向注意力会存在低秩问题，这可能会削弱模型表达能力，就生成任务而言，引入双向注意力并无实质好处。而Encoder-Decoder架构之所 ......

# # T5 采用Encoder Decoder架构 T5将每个文本处理问题都看做 Text2Text问题 通过这种方式将不同的NLP任务统一在一个模型框架之下，充分进行迁移学习 为了让模型知道需要执行的任务类型，需要在输入文本前添加特定的文本前缀进行提示，也是最早的Prompt 用同样的模型，同样 ......

| 模型 | 训练数据 | 训练数据量 | 模型参数量 | 词表大小 | | | | | | | | LLaMA | 以英语为主的拉丁语系，不包含中日韩文 | 1T/1.4T tokens | 7B、13B、33B、65B | 32000 | | ChatGLM-6B | 中英双语，中英文比例为1: ......

> 上一篇 【centos 使用 docker 方式安装 mysql】 笔记中，我们在三个虚拟机中使用 docker 方式新建了三个 mysql 容器服务，那么我们这篇文章来记录下，如何在这三台机器中设置 mysql 的主从复制功能。其中111 服务器作为主节点，112 和 113 两个服务器作为两 ......

## 一、创建宿主机物理路径 新建/mydata/mysql/data、log和conf三个文件夹 ```bash mkdir -p /mnt/mysql/log mkdir -p /mnt/mysql/data mkdir -p /mnt/mysql/config ``` 或者 ```bash m ......

> 本地安装的 nginx 比较好维护，配置起来也方便，比 yum 的安装方式要更好的运维和使用，此篇技术贴亲测可用，实测了使用 nginx 代理 nacos 的服务器集群。 ## 一、安装各种依赖 gcc安装，nginx源码编译需要 ```bash yum install gcc-c++ #PCR ......

## 一、在CentOS和Red Hat系统中，首先添加EPEL仓库，然后更新yum源： ```bash sudo yum install epel-release sudo yum update (可不更新) ``` ## 二、然后安装Redis数据库： ```bash sudo yum -y i ......

一、IO基本概念 在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO（读写文件） 和 网络 IO（网络请求和响应）。 用户进程想要执行 IO 操作的话，必须通过 系统调用 来间接访问内核空间。 当应用程序发起IO调用后，会经历两个步骤： 1、内核等待IO设备准备好数据 2、内核将数据从内核空间拷贝到用户空间 ......

响应式扩展 这个存储库包含四个库，它们在概念上是相关的，因为它们都与 LINQ over of things 序列有关： Reactive Extensions for .NET又名 Rx.NET 或 Rx ( System.Reactive )：一个用于事件驱动编程的库，具有可组合的声明性模型 A ......

# vue封装axios的方式（三） 与第二种封装基本相同，不同之处在于api的处理格式 ```js // 引入axios import axios from 'axios' // 引入qs模块，对数据进行序列化 import QS from 'qs' // 引入message模块，toast提示 ......

# vue封装axios的方式（一） 直接将下面代码复制在request.js中，封装了get，post请求， **需要自己配置的是：** **自己的请求地址，tokenKey是否为token，改为自己存入本地的token名，** ```js /**axios封装 * 请求拦截、相应拦截、错误统一处 ......

# vue封装axios的方式（二） 创建`utils\request.js` ```js import axios from 'axios' import { Message, MessageBox } from 'element-ui' //导入element-ui组件库 // 创建axios的 ......

1.四层TCP/IP网络模型 1.1 为什么要有TCP/IP网络模型 对于同一设备间的进程通信，可以通过管道、消息队列、共享内存、信号等方式进行通信；在Java中的线程通信中，可以使用管道流（字节流（PipedInputStream、PipedInputStream）、字符流（PipedReader ......

这里的输出方式有这几种：  # 1 𝑦∈𝑅^d ▪ linear regression(线性回归) ......

gitlab 初体验，使用 docker 进行快速安装，遇到了端口修改不生效的问题，在此记录一下。 在正式环境中，gitlab 的容器版，应该使用 postgresql,redis,gitlab 三个组件，使用标准的 80 端口，提供稳定且有性能的企业服务。但如果是在测试环境，或是想在一个机器上运行 ......

动动发财的小手，点个赞吧！ [Source]("https://towardsdatascience.com/how-gpt-models-work-b5f4517d5b5" "Source") ## 简介 当我使用 GPT 模型编写我的前几行代码时是 2021 年，那一刻我意识到文本生成已经到了一 ......

大型语言模型（LLM）是人工智能领域中的一个重要研究方向，在ChatGPT之后，它经历了快速的发展。这些发展主要涉及以下几个方面： 模型规模的增长：LLM的规模越来越大，参数数量显著增加。这种扩展使得模型能够处理更复杂、更长的输入序列，并生成更准确、更具连贯性的输出。同时，更大规模的模型还能够涵盖更 ......

# 认证流程 基于Session认证方式的流程是，用户认证成功后，在服务端生成用户相关的数据保存在session(当前会话)，而发给客户端的 sesssion_id 存放到 cookie 中，这样用客户端请求时带上 session_id 就可以验证服务器端是否存在session 数据，以此完成用户的 ......

[toc] 人工智能与人工智能：未来可能改变我们的交通方式 随着人工智能技术的不断发展和应用，未来交通方式也可能发生改变。本文将介绍人工智能在交通领域的应用，以及未来可能带来的改变。 背景介绍 交通方式是指人们在出行、运输、驾驶等方面的活动方式，包括陆路、水路、空中、公共交通等多种方式。近年来，随着 ......

[toc] 深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用 随着人工智能技术的不断发展，深度学习神经网络在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。文本分类是深度学习神经网络的一个重要应用之一，其目的是将文本分类到不同的类别中，以便进行相应的处理和分析。本文将介绍深度学习神经网络大模型在文本分类中的应用，包括技 ......

[toc] 随着深度学习技术的不断发展，特别是在计算机视觉领域，基于神经网络的大模型在图像识别中的应用越来越广泛。这些模型能够在处理大量图像数据的同时，准确地识别出各种物体和场景，取得了令人瞩目的成果。本文将介绍基于神经网络的大模型在图像识别中的应用，包括技术原理、实现步骤、示例和应用等方面的内容， ......

[toc] 《20.《语言模型在智能问答中的应用》》 随着人工智能技术的不断发展，智能问答领域也逐渐受到了越来越多的关注。语言模型作为近年来备受关注的技术之一，在智能问答中的应用也越来越广泛。本文将介绍语言模型在智能问答中的应用，以及实现步骤与流程、应用示例与代码实现讲解、优化与改进等内容，旨在为读 ......