LM

使用LM Studio在本地运行LLM完整教程

GPT-4被普遍认为是最好的生成式AI聊天机器人,但开源模型一直在变得越来越好,并且通过微调在某些特定领域是可以超过GPT4的。在开源类别中出于以下的原因,你可能会考虑过在本地计算机上本地运行LLM : 脱机:不需要互联网连接。 模型访问:在本地运行模型,可以尝试开源模型(Llama 2、Vicun ......
教程 Studio LLM

音乐氛围灯——LM386模块的使用、ADC0809的使用

实验protues仿真图: 本实验通过LM386模块,实现音乐模拟信号放大输出;通过ADC0809,实现音乐模拟信号数字化,进而映射到彩灯亮灭的花样中。 关于ADC0809的使用重点在于: 1、CLK时钟信号输入的范围,本实验中运用了D型触发器起到一个降频的作用,使芯片工作接收到一个合适的时钟信号。 ......
模块 氛围 音乐 0809 386

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

intel 4305UE 核心板+ centos7.9 + lm-sensors3.6.0安装及编译测试

git上下载最新的lm-sensors源码 unzip解压 [root@localhost soft]# cd lm-sensors-master/[root@localhost lm-sensors-master]# lsCHANGES configs CONTRIBUTORS COPYING C ......
lm-sensors 核心 centos7 sensors centos

推出业界最快(NOR)MX66L1G45GXDI-08G、MX66L1G45GMI-08G、MX66LM1G45GXDI00串行闪存器件

MxSMIO™双工系列不仅提供单I/O,还提供具有双传输速率(DTR)模式操作的四I/O接口,可提供高达400MHz的快速数据传输速率,使其成为业界最快的串行闪存。 ......
GXDI 闪存 L1G 器件 MX

LM拟合 C++

未完成 #include <iostream> #include <vector> #include <array> #include <ctime> #include <random> using namespace std; void Calc_J_fx(vector<array <double ......

Ubuntu中文件编译时gcc的链接参数-lm

在Terminal中使用gcc编译.c文件时,本以为参数的位置是十分宽松的,比如 -o 目标名 与 编译条件 是可以互换位置的。 正如此例:将hello.c文件编译成可执行文件hello时,gcc -o hello hello.c 与 gcc hello.c -o hello 两条编译命令是等价的。 ......
参数 链接 文件 Ubuntu gcc

如何使用 Megatron-LM 训练语言模型

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 ......
Megatron-LM Megatron 模型 语言 LM

R语言宏观经济学:IS-LM曲线可视化货币市场均衡

全文链接:http://tecdat.cn/?p=32249 原文出处:拓端数据部落公众号 凯恩斯相关理论主要是美国20世纪30年代的经济危机而提出的,主张政府干预经济,实行宏观调控。 按照希克斯的观点,灵活偏好(L)和货币数量(M)决定着货币市场的均衡,而人们持有的货币数量既决定于利率(i),又决 ......

解密Prompt系列3. 冻结LM微调Prompt: Prefix-Tuning & Prompt-Tuning & P-Tuning

这一章我们介绍在下游任务微调中固定LM参数,只微调Prompt的相关模型。这类模型的优势很直观就是微调的参数量小,能大幅降低LLM的微调参数量,是轻量级的微调替代品 ......

解密Prompt系列2. 冻结Prompt微调LM: T5 & PET & LM-BFF

这一章我们介绍固定prompt微调LM的相关模型,他们的特点都是针对不同的下游任务设计不同的prompt模板,在微调过程中固定模板对预训练模型进行微调。以下按时间顺序介绍,支持任意NLP任务的T5,针对文本分类的两篇PET和LM-BFF。 ......
Prompt amp LM-BFF PET BFF
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