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semanticfunction传统llm

解密Prompt系列16. LLM对齐经验之数据越少越好？LTD & LIMA & AlpaGasus

总结下指令微调、对齐样本筛选相关的方案包括LIMA，LTD等。论文都是以优化指令样本为核心，提出对齐阶段的数据质量优于数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型 ......
AlpaGasus amp 经验 数据 Prompt

大语言模型LLM推理及训练显存计算方法

一、推理：显存计算 推理的显存大头就是：参数量，参数类型版本一般有以下四种： float 32位 浮点数 4 字节 half / BF16 16位 浮点数 2 字节 int8 8位 整数 1 字节 int4 4位 整数 0.5 字节 以 7B-BF16 版本为例，需要显存 = 数量 * 类型大小 = ......
显存 模型 语言 方法 LLM

AJAX001——传统请求方式的缺点

AJAX(Asynchronous JavaScript And XML) AJAX代表Asynchronous JavaScript and XML（异步JavaScript和XML），是一种用于创建交互式Web应用程序的技术。通过使用AJAX，可以在不刷新整个页面的情况下向服务器发送请求并接收响 ......
缺点 传统 方式 AJAX 001

全新注意力算法PagedAttention：LLM吞吐量提高2-4倍，模型越大效果越好

前言 吞吐量上不去有可能是内存背锅！无需修改模型架构，减少内存浪费就能提高吞吐量！ 本文转载自新智元 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 【CV技术指南】CV ......
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敏捷开发和传统开发有什么区别?以及Scrum管理工具的推荐

Leangoo领歌一款永久免费的专业敏捷研发管理工具，它覆盖了敏捷项目研发全流程，包括小型团队敏捷开发，规模化敏捷SAFe，Scrum of Scrums大规模敏捷。能够支持多种场景，如：敏捷研发管理、敏捷项目管理、工作流管理、轻量级项目群管理、任务管理等。2）管理产品路线图、产品backlog、迭... ......
管理工具 传统 工具 Scrum

传统事务，分布式事务分析

这里先抛出一个问题：什么是事务？什么是分布式事务？由于隔离机制做的不恰当，在并发事务操作中我们经常会遇见的三个问题(1)脏读（Dirty Read）：脏读是指一个事务在读取了另一个事务未提交的数据时发生的情况。假设事务A更新一个数据，但是还没有提交，事务B读取了这个未提交的数据，然后事务A回滚了或者 ......
事务 分布式 传统

uniCloud-传统方式操作数据库-remove

collection.doc(_id).remove() collection.where().remove() 删除之前一定要备份数据库表, 删除时一定要写正确查询条件. 云函数代码 'use strict'; exports.main = async (event, context) => { ......
uniCloud 传统 方式 数据库 数据

uniCloud-传统方式操作数据库-update

云函数 // 修改用户记录 'use strict'; exports.main = async (event, context) => { const db = uniCloud.database() const dbCmd=db.command // let res=await db.colle ......
uniCloud 传统 方式 数据库 数据

uniCloud-传统方式操作数据库

https://uniapp.dcloud.net.cn/uniCloud/cf-database.html#get-collection 前端代码 <template> <view class="db-demo"> <button type="primary" @click="addUser">插 ......
uniCloud 传统 方式 数据库 数据

基于本地知识库和LLM的知识库问答难点及解决方案

难点：由于langchain采用的是硬切分文档的方式，导致文档分割不够准确，例如：在文档中若有分点描述的情况，对文档硬性分割后，会把各个重点分隔开，导致后续向量召回时，片段是残缺的。如： 如果硬性分割文档，则在召回阶段拿到所有的通知信息。 解决方案：考虑使用语义分析的方式来分割文档，BERT模型训练 ......
知识库 知识 难点 解决方案 方案

传统的经典问题 Java 的 Interface 是干什么的

传统的经典问题 Java 的 Interface 是干什么 解答 上面的这个问题应该还是比较好回答的吧。 只要你做过 Java ，通常 Interface 的问题多多少少会遇到，而且可能会遇到一大堆。 在JAVA编程语言中是一个抽象类型（Abstract Type），它被用来要求类(Class)必须 ......
Interface 传统 经典 问题 Java

可分离卷积(Separable Convolution)等价转换为传统卷积(Ordinary convolution)的方法,(等价转换，即最终处理效果一致)

写在前面： 可分离卷积提出的原因 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的二维结构数据中有着先天优势。然而受限于目前移动端设备硬件条件，显著降低神经网络的运算量依旧是网络结构优化的目标之一。本文所述的Separable ......
卷积 等价 Convolution convolution Separable

解密Prompt系列15. LLM Agent之数据库应用设计：DIN & C3 & SQL-Palm & BIRD

这一章我们来唠唠大模型和DB数据库之间的交互方案，除了基于Spider数据集的SOTA方案DIN之外，还会介绍两个改良方案C3和SQL-Palm，以及更贴合实际应用的大规模复杂SQL数据集BIRD。 ......
amp SQL-Palm 数据库 数据 Prompt

Salesforce正在推出AI功能，传统的项目文档管理还需要么？

随着新版本的发布，Salesforce 平台愈发强大，但也更加复杂。 无论你是如何使用Salesforce的，使用文档都有助于保持组织性。特别是当下Salesforce正在推出AI功能，为组织带来巨大的竞争优势。AI需要准确的数据，组织文档越好，AI可以提供的结果就越准确。ElementsGPT已经 ......
Salesforce 传统 正在 功能 文档

【网页开发】传统网页开发及新前端网页开发的优缺点

传统网页开发 开发流程 1、UI设计人员制作高精度图片，以供静态界面开发人员使用 2、静态界面开发人员根据图片使用HTML、CSS进行制作，生成与图片一致的网页 3、开发人员需要将静态界面中的代码改为动态界面与后台进行数据对接 优点： 1、前端耗时少 2、有利于SEO <SEO：搜索引擎优化> 缺点 ......
网页 优缺点 前端 传统

桌面应用小程序与传统应用的区别是什么？

数据显示，当前用户平均拥有 5 台智能设备；预计到 2022 年底，中国物联连接量将会超过 100 亿设备。智能设备的增长势头迅猛，用户对于智能家居、智慧办公等跨设备互联需求愈发旺盛，意味着跨端开发的需求也将激增。过去，不同类型的硬件开发是相互独立的，手机的归手机，电脑的归电脑。同一类型的硬件如果系 ......
桌面 传统 程序

云备份与传统备份对比

本文分享自天翼云开发者社区《云备份与传统备份对比》,作者:李****朋 传统备份 传统备份存储介质： 传统备份常见的存储介质为磁盘，磁带，备份一体机等传统硬件。 磁盘：优点是 价格适中、恢复速度较快，但成本高、无法长期保存。 磁带：优点是容量大、成本低、寿命长，但操作复杂、读取速度慢、存储环境要求高 ......
备份 传统

从Google开发者大会浅谈LLM的应用

这周参加了在上海世博中心举办Google I/O Connect中国开发者大会，有几年没参加这么高质量的活动，有点感慨。 期间重点听了关于GCP和Google AI大语言模型的主题演讲，发现目前各大厂商仍然还处于大语言模型的早期应用阶段，Google PaLM 2也不例外。作为业界最领先的AI公司之 ......
开发者 大会 Google LLM

关于传统迁移学习的一点概念

（来源于一位学姐的口述） - 迁移学习的目标：训练数据集 A 迁移到测试数据集 B，它们的数据分布不一样。 - 方法 1：特征空间的对齐。比如重要性采样，强行让两个分布比较接近。 - 方法 2：把特征分为领域无关、领域相关的部分，把这两部分提取出来。 - 领域就是图片风格之类的东西，一些可能会影响数 ......
概念 传统

通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......
Recommendation Personalized Prompting Language 模型

传统复制在线变更为GTID复制

mysql版本8.0.25，一主一从 原来复制环境GTID是为开启的 ```shell mysql> show variables like '%gtid%'; + + + | Variable_name | Value | + + + | binlog_gtid_simple_recovery | ......
传统 GTID

基于 LLM 的知识图谱另类实践

大语言模型时代，我们有了 few-shot 和 zero-shot 的能力。借助这些 LLM 能力，如何更便捷地实现知识图谱的知识抽取，用知识图谱来解决相关问题。 ......
图谱 另类 知识 LLM

SemanticFunction 融合 LLM 和传统编程

本文将继续和大家介绍 SemanticKernel 神奇的魔法，将使用 LLM 大语言模型编写的自然语言函数和传统的编程语言编写的函数融合到一起的例子。通过本文的例子，大家可以看到 SemanticKernel 框架所推荐的一个工作模式，同时可以更好的理解 SemanticKernel 框架的用法 ......
SemanticFunction 传统 LLM

[AIGC] experience on new code LLM(WizardCoder-Python-34B-V1.0) by Wizard

Today I have a try on new large model designed by code generating named WizardCoder-Python-34B-V1.0. It's quite astonishing. You can have a try throug ......
WizardCoder-Python WizardCoder experience Python Wizard

解密Prompt系列14. LLM Agent之搜索应用设计：WebGPT & WebGLM & WebCPM

本章介绍如何和搜索引擎进行交互的LLM Agent设计，主要包含以下几个模块：搜索改写，事实抽取，聚合推理，行为交互。我们会以WebCPM为基础，同时介绍WebGPT，WebGLM的异同 ......
amp Prompt WebGPT WebGLM WebCPM

颠覆传统的浇灌方式，计讯物联农业自动化灌溉解决方案助农增产提效

灌溉是农业生产的关键环节，是保障农业发展的重要手段。然而，我国一些地区仍旧采用传统的人工漫灌作业，不仅效率低下，而且会造成资源浪费与人力耗费。在此背景下，计讯物联深入融合农业自动化技术与灌溉节水技术，并应用于农业自动化灌溉解决方案，可根据农作物需水、耗水规律与土壤的温湿度针对农作物进行精准灌溉，从而 ......
解决方案 传统 方式 方案 农业

mlc-llm 环境搭建

mlc-llm 文章总目录：https://www.cnblogs.com/wutou/p/17668924.html ## 环境说明 物理机系统： Windows 11 VMware 虚拟机：16.2.4 build-20089737 VMware 虚拟机系统：[ubuntu-22.04.3-de ......
mlc-llm 环境 mlc llm

大语言模型LLM网络结构介绍

大语言模型（Large Language Model，LLM）的网络结构通常基于深度神经网络，其中最常见的是基于变换器（Transformer）架构的模型。以下是一般情况下大语言模型（如GPT系列）的网络结构概述： 多层变换器（Multi-layer Transformers）：大语言模型通常由多个 ......
模型 语言 结构 网络 LLM

langchain中的LLM模型使用介绍

# 简介 构建在大语言模型基础上的应用通常有两种，第一种叫做text completion,也就是一问一答的模式，输入是text，输出也是text。这种模型下应用并不会记忆之前的问题内容，每一个问题都是最新的。通常用来做知识库。 还有一种是类似聊天机器人这种会话模式，也叫Chat models。这种 ......
langchain 模型 LLM

ChatGPT 对教育的影响，AI 如何颠覆传统教育

## 胜量老师 > 来源：BV1Nv4y1H7kC 由Chat GPT引发的对教育的思考，人类文明发展至今一直靠教育完成文明的传承，一个年轻人要经历若干年的学习，才能进入社会投入对文明的建设，而学习中有大量内容是需要记忆和反复训练的。 无疑缩短了每代人的有效时间，而对于教师又何尝不是如此呢，AI的出 ......
传统 ChatGPT
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