generative模型 方式falcon

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是mlp识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import torch.optim as opti ......

1.curl 方式 curl -v -u admin:geoserver -H "Content-type: application/json" -d "{'seedRequest':{'name':'NR:tdbp','bounds':{'coords':{ 'double':[ '108.790 ......

MegCC 是一个真真实实的深度学习模型编译器，具备极其轻量的 Runtime 二进制体积，高性能，方便移植，极低内存使用以及快启动等核心特点。用户可在 MLIR 上进行计算图优化，内存规划，最后通过预先写好的 code 模版进行代码生成。 ......

ChatDoctor：一个基于微调LLaMA模型用于医学领域的医学聊天机器人 https://www.yunxiangli.top/ChatDoctor/ 资源列表 Demo.自动聊天医生与疾病数据库演示。 HealthCareMagic-100k.100k患者和医生之间的真实的对话HealthCa ......

数据脚本与数据解耦 “测试脚本和数据解耦”的本质是实现了数据驱动的测试，让操作相同但是数据不同的测试可以通过同一套自动化测试脚本来实现，只是在每次测试执行时提供不同的测试输入数据 数据驱动很好地解决了大量重复脚本的问题，实现了“测试脚本和数据的解耦”。 数据驱动测试的数据文件中不仅可以包含测试输入数 ......

一 验证码生产 <dependency> <groupId>com.github.penggle</groupId> <artifactId>kaptcha</artifactId> <version>2.3.2</version> </dependency> @Configuration publ ......

页面中的代码建议都加上try/catch，它能捕获常规运行错误，但是语法错误和异步错误不行。 ``` try { console.log(notdefined); } catch(e) { console.log('捕获到异常：', e); } ``` window.onerror能捕获常规运行错误 ......

```javascript import { createRouter, createWebHashHistory } from 'vue-router' const routes = [ { path: '/', name: 'index', component: () => import('./ ......

总体来说，ChatGPT 在人工标注的prompts和回答里训练出SFT监督策略模型，再通过随机问题由模型给出多个答案，然后人工排序，生成奖励模型，再通过PPO强化训练增强奖励效果。最终ChatGPT能够更好理解指令的意图，并且按指令完成符合训练者价值观的输出。最后，大语言模型作为一个被验证可行的方... ......

# 1、nuget 引用 通过命令或者界面引用MagickImage包  # 2、压缩图片 采用JPEG20 ......

号称“史上最强的开源大语言模型”出现了。 它叫Falcon（猎鹰），参数400亿，在1万亿高质量token上进行了训练。 最终性能超越650亿的LLaMA，以及MPT、Redpajama等现有所有开源模型。 一举登顶HuggingFace OpenLLM全球榜单： 除了以上成绩，Falcon还可以只 ......

一、配置NAT模式连接外网： 然后打开VMware左上角‘编辑’-->‘虚拟网络设置’。可以看到NAT模式的名称是‘VMnet8’，点击一下这个模式，然后点击一下‘更改设置’。 勾选‘NET模式’、‘将主机虚拟适配器连接带此网络’和‘使用本地DHCP服务将IP地址分配给虚拟机’，注意这个子网ip地址 ......

import os from win32com import client def create_chrome(name,num): chrome_path="C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" user_dir_data=f ......

> Dispatcher可以强制将某个代码片段在特定的Thread上执行。 在WPF中，每个线程都有一个与其关联的Dispatcher，通过Dispatcher的Invoke或BeginInvoke或InvokeAsync可以将指定的代码强制在其关联的线程上执行；Invoke是同步的，代码未在关联线 ......

> 本文首发于公众号：Hunter后端 > 原文链接：[Python连接es笔记二之查询方式汇总](https://mp.weixin.qq.com/s/0Yn5c-U9pBWrSC5HrCgWog) 上一节除了介绍使用 Python 连接 es，还有最简单的 query() 方法，这一节介绍一下几 ......

在 PyTorch 中训练大语言模型不仅仅是写一个训练循环这么简单。我们通常需要将模型分布在多个设备上，并使用许多优化技术以实现稳定高效的训练。Hugging Face 🤗 [Accelerate](https://huggingface.co/docs/accelerate/index) 的创建 ......

在之前的四篇 “Generative AI 新世界” 中，我们带领大家一起探索了生成式 AI（Generative AI），以及大型语言模型（LLMs）的全新世界概览。并在文本生成（Text Generation）领域做了一些概述、相关论文解读、以及在亚马逊云科技的落地实践和动手实验。 亚马逊云科技 ......

路由参数： string 接收任何没有斜杠（'/'）的文件（默认） int 接收整形 float 接收浮点型 path 接收路径，可接收斜线（'/'） uuid 只接收uuid字符串，唯一码，一种生成规则 any 可以同时指定多种路径，进行限定 示例： # string：重点 @blue.route ......

#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <iostream>#include <string>#include <map>#include <sstream>using namespace std; pair<string, string> wor ......

## 统计学习方法：感知机模型例题 ### 1. 感知机学习算法的原始形式  ### 2. 例题 ``` 例 ......

模型冻结部分层的训练方式： 第一步：在训练之前，将除了Embedding之外的层设置为param.requires_grad = False，如下所示： for name, param in model.named_parameters(): if "model.embed_tokens" not ......

rnn-t decoder：给一个输入h，输出多个字符 直到输出空字符Φ。接着输入下一个MCCC特征 实际会在输出字符的后面会 加一个 RNN(最上面的蓝色块)。把原来的RNN剔除(中间黄色块)。 原因：1. 增加的RNN相当于一个语言模型LM，可以提前从text中训练。2. 方便RNN-T的训练。 ......

ctc只要encoder即可。输入一个x，encoder输出一个h, 经过一个linear classifier输出预测的字符(包括空字符Φ)。 训练时，需要穷举alignment，再使用cross-entropy进行反向梯度参数更新。 ctc存在的问题： 会出现“结巴”。linear classi ......

迁移到新的Windows 10 电脑是一个令人兴奋的时刻，尤其是如果您有幸从我们现在可用的最佳Windows笔记本电脑列表中选择一个选项。问题是您熟悉的文件位于旧电脑上，并且您不想重新开始。为了简化电脑之间的转换，可以使用以下七种方式进行文件传输数据。 1、使用OneDrive传输数据 备份和传输数 ......

1、查看虚拟机磁盘使用情况 df -h 可以看到/dev/mapper/centos-root 已经快满了，这时候就算启动hdfs，也会是强制性的进入安全模式，不让写数据 2、查看哪个目录占用过高 使用 du -h -x --max-depth=1 查看哪个目录占用过高，对于过高目录中的内容适当删减 ......

一：CONCAT(string1,string2,...) 此方法可拼接多个值，如果存在一个为 【null】，则结果返回为【null】 二：CONCAT_WS(separator,string1,string2,...) 可以多个字符串用指定的字符串进行拼接，string1，string2代表的是字 ......

Explanation The code is tricky! Here you are modifying the list that the generator wants to use. Here is the key to understanding what is happening: • ......

Listen过程：将MFCC特征X输入encoder得到输出 h向量，每个x输出一个h。 encoder可以是：RNN、CNN、self-attention layers等 attention and spell过程 1. 向量z0与向量h进行attention运算产生数字α0 2. 使用softm ......

在网页应用中，显示/隐藏某个元素或组件是一件经常要做的事情，尤其是在目前比较流行的单页应用中。 总体而言，有 3 种方式来实现 CSS 的 display: none; CSS 的 visibility: hidden; HTML5 的 hidden 属性（boolean） 它们之间有相同点和不同点 ......

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