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论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
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洋洋的计算机刷题日记
牛客竞赛网比赛刷题算法
牛客周赛Round56A面包店故事链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/88392/A来源:牛客网题目描述小镇上有一家面包店,面包以元的价格出售,加元可以多加几块培根。小歪带着元来到了面包店,他想知道自己能不能买到加培根的面包?输入描述:在一行上输入三个整数,,(1≤,,≤100)代表面包的价格、培根的价格和小歪带的钱。输出描述:如果小歪能加到培根,在一行上
- 自动化测试 | UI Automator 进阶指南
aihuanshang9340
UIAutomator相关介绍:跨应用的用户界面自动化测试包含在AndroidXTest(https://developer.android.com/training/testing)中支持的Android系统:>=Android4.3(APIlevel18)基于instrumentation,依赖于AndroidJUnitRunner测试运行器设置UIAutomator(SetupUIAutom
- huggingface 笔记: Trainer
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Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- 论文略读: ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA
ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本,这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略,使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS,它是仅对从52k训练数据中过滤出来的9k高质量数据进行微调。在多个测试集和受控人类评估上显着优于GPT-4
- 《算法笔记》学习日记——4.4 贪心
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《算法笔记》学习日记贪心算法算法c语言数据结构c++
目录4.4贪心问题A:看电视问题B:出租车费问题C:ToFillorNottoFill问题D:RepairtheWall问题E:FatMouse'sTrade问题F:迷瘴问题G:找零钱小结4.4贪心CodeupContestID:100000584问题A:看电视题目描述暑假到了,小明终于可以开心的看电视了。但是小明喜欢的节目太多了,他希望尽量多的看到完整的节目。现在他把他喜欢的电视节目的转播时间表
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
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- Codeforces Round 1034 (Div. 3)
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- The 2022 ICPC Asia Xian Regional Contest(E,L)题解
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EFindMaximum题意:首先,通过观察与打表,可以发现:规律:对于非负整数x,函数f(x)的值等于:将xx写成三进制后,各个位数的数字之和+该三进制数的位数。例如,x=1002(3),则有f(1002(3))=(1+0+0+2)+4=7。最大化策略:由于f(x)的值为「位数之和+位数」,为了尽可能让f(x)最大,我们需要:尽可能多地让每个位为数字2,因为2是三进制单个位的最大贡献。因此问题转
- 怀化学院2024年ACM基地第二轮招新机试题解
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比赛地址:https://www.nowcoder.com/acm/contest/96304。【邀请码:acm20241115】A宋学长买书#include#defineintlonglongconstintN=1e6+10;inta[N];intmin(inta,intb){if(a=m)pl=min(pl,x);elseans+=x,cnt++;}ans+=pl-1;if(cnt>m)pri
- AtCoder Beginner Contest 412(ABCDE)
前言回来喽!!前一阵子期末周快复习疯了,接下来还想准备数学建模,感觉高中都没这么忙过T^T。中间参加了一场百度之星的比赛,只AC了两题,感觉好难啊还是太菜了,希望能混个牌呜呜呜。图论和数论题好难,还得多练啊……一、A-TaskFailedSuccessfully#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefpairpii;voidsolve(
- 微软:LLM训练数据组织框架DELT
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大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:DataEfficacyforLanguageModelTraining来源:arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型(LM)训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率,其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点,我们定义了数据效能,它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能,目前尚未得
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别勉.
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Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
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人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- 【大模型学习 | BLIP原理】
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pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- AtCoder Beginner Contest 407(ABCDEF)
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A-Approximation翻译:给你一个正整数A和一个正奇数B。请输出与实数的差最小的整数。可以证明,在约束条件下,这样的整数是唯一的。思路:令。比较来判断答案。实现:#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;voidsolve(){inta,b;cin>>a>>b;intc=a/b;if(1.0*a/b-cusingnamespacestd;usi
- AtCoder Beginner Contest 398(ABCDEF)
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A-DoorsintheCenter翻译:找到一个满足下面情况长为N的字符串:每个字符是-或=。是一个回文。包含一个或两个=。如果包含两个相邻的=。如此字符串为独一无二的。思路:从两端使用=开始构造回文。在特判下中间部分,字符串s长为2,放两个=;长为1放一个=。实现:#includeusingnamespacestd;usingll=longlong;constintMX=1e5+10;void
- 第三届“传智杯”全国大学生IT技能大赛(初赛B组)
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实战笔记
第三届“传智杯”全国大学生IT技能大赛(初赛B组)链接:https://www.luogu.com.cn/contest/38442#description也直接洛谷进入———————————————————————————————笔记:前三题不难。卡在第四题(提交了18次才过-_-),测试点二就是过不了。变量创建的位置改一下就过了,非常不明白为什么。虽然最后5题都过了,估计还是凉凉300+。T1
- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取(FFmpeg/SceneDetect)↓帧图像(.jpg)↓图像模型提取特征(CLIP/CNN/ViT)↓多帧聚合成视频向量(均值池化等)↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐:使用OpenAI的CLIP模型CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)适合推荐系统做跨模态建模,对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
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pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
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多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
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- ACM ICPC 2017 Warmup Contest 7(CTU Open Contest 2016)
Owen_Q
水题搜索数组stlacm
ccsp与区域赛都越来越近了,模拟与区域赛题并进,还有一堆作业,有点累,想玩耍,感觉自己有点迷失,算了,还是就这样吧,努力向前练习赛7,打两个签到题走人,继续刷csp去B.HotAirBallooning思路:统计不同人用过的气球的方案数,又是个去重问题,又想往set上放,后来发现气球数很少,完全可以数组统计,而气球总组合有限,虽然不大,但强搜可能会感觉tle,加个状压好了,感觉现在自己特别喜欢做
- 2015 United Kingdom and Ireland Programming Contest (UKIEPC 2015)
Owen_Q
数学字符串模拟
2015年的icpc英国站,不到一百只过题队伍,可以算是icpc在英国刚起步的时候。ProblemBMountainBiking思路:作为本场的签到题,读懂题意之后,这题倒是更像一道数学题。给定n个坡面的角度,求解到达坡道底端的速度利用经典力学动力学公式即可直接求出./*AuthorOwen_Q*/#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;consti
- AtCoder Grand Contest 039
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搜索图论Atcoder
再战atcoder,误入grand局,赛后才意识到。偶然间发现,一年多前自己也是通过grand局狂涨800+分,甚是巧合A-ConnectionandDisconnection思路:这题就是一个简单的字符串计算问题,子串复制多次后变换最少元素消除连续相同元素。对于连续元素,其实只需要向下取整相间消除即可完成,最后单独统计一下首尾,处理掉复制连接处,再考虑一下所有元素均相同的情况即可。/*Autho
- 算法竞赛>力扣>周赛 | weekly-contest-455
字节幺零二四
算法竞赛算法leetcode职场和发展
原文链接:算法竞赛>力扣>周赛|weekly-contest-4553591.检查元素频次是否为质数解题思路统计每个元素出现的次数,判断各次数是否为质数。由于次数&nums){unordered_mapmp;for(intv:nums)mp[v]++;for(auto[k,v]:mp)if(isPrime(v))returntrue;returnfalse;}时间复杂度O(n2)O(n^2)O(n
- 【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】
曾小文
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面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
- TeleScan PE
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计算机网络单片机stm32嵌入式硬件
目录物理层深度剖析通道结构信号完整性关键技术链路训练(LinkTraining)协议层核心技术TLP(事务层包)结构虚拟通道管理原子操作(PCIe5.0+)硬件实现关键FPGA实现方案信号完整性设计规范总结:PCIe技术本质TeleScanPE是一个免费的PCIExpress/NVMe配置空间读/写实用程序,允许用户扫描、解码、显示和写入PCIExpress/NVMe配置空间寄存器。windows
- Oracle第五章PL/SQL基础
ZShuiShen
oraclesql数据库
Homework-Chapter55.7.1实训Practicaltraining1:PL/SQL基础Basics〖实训目的Trainingpurpose〗(1)学会PL/SQL基本语法;LearnbasicPL/SQLsyntax(2)理解PLSQL语句块的构成。UnderstandthecompositionofPL/SQLstatementblocks〖实训内容Trainingcontent
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
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javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
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动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
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java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
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android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt