Models) 第21页

Fine-Tuning Language Models from Human Preferences

Abstract奖励学习（rewardlearning）可以将强化学习（RL）应用到由人类判断定义奖励的任务中，通过询问人类问题来构建奖励模型。奖励学习的大部分工作使用了模拟环境，但是关于价值的复杂信息经常是以自然语言的形式表达的。我们相信语言奖励学习是使强化学习在现实世界任务中实用且安全的关键。在本文中，我们基于语言模型生成式预训练方面的进展，将奖励学习应用于四种自然语言任务：continuin

chansonzhang·2023-12-31 07:54

django基础学习

django基础学习文章目录django基础学习django框架`urls.py`将请求发送到正确的视图`views.py`处理请求`models.py`定义数据模型根据`models`查询数据`HTML

yoke菜籽·2023-12-31 04:48

【Video-LLaMA】增强LLM对视频内容的理解

Authors:HangZhang,XinLi,LidongBing;Affiliation:TheAlibabaDAMOAcademy;Keywords:MultimodalLargeLanguageModels

菜鸡不叫·2023-12-31 04:34

【CLIP】多模态预训练模型CLIP论文详解

CLIPPaper：LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervisionAffiliation:OpenAIPublication

菜鸡不叫·2023-12-31 04:34

FPGA实现IIC接口（1）-EEPROM芯片读取数据

目录1.单次随机读数据1.1简介1.2代码1.3Modelsim仿真1.4逻辑分析仪上板验证2.顺序读数据2.1简介2.2代码2.3Modelsim仿真2.4逻辑分析仪上板验证1.单次随机读数据1.1简介在黑金

守雲开见月明·2023-12-31 04:25

vue moment库格式化处理后端传的日期

2018-08-26T19:53:36.538463,这往往不是我们希望的,其实处理这个很简单,只要在序列化类中处理下就好，如下classWorkOrderSerializer(serializers.ModelSerializer

程序员同行者·2023-12-31 02:54

Modelsim查看ATV Window（ModelSim® SE GUI Reference Manual, v10.6d Chapter4.2 ATV Window）

一、打开ATV界面1.1、点击“View”，在弹出的assertions界面中查看显示的断言；1.2、在断言界面显示的窗口中，右键选择某个断言，鼠标右键“EnableATV”,再点击“ViewATV”，1.3、再弹出的“ViewThread”中，看到失败、成功、激活的断言，选择其中的某一个断言时间，点击“OK”后，显示如下的界面；二、ATV窗口的GUI元素ATV窗口包含四个窗格（在用户手册中有更详

一只迷茫的小狗·2023-12-31 02:43

大模型LLM的微调技术：LoRA

0引言LoRA(Low-RankAdaptation)出自2021年的论文“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”LoRA技术冻结预训练模型的权重，并在每个

智慧医疗探索者·2023-12-31 01:46

KG+LLM(一)KnowGPT: Black-Box Knowledge Injection for Large Language Models

论文链接：2023.12-https://arxiv.org/pdf/2312.06185.pdf1.Background&Motivation目前生成式的语言模型，如ChatGPT等在通用领域获得了巨大的成功，但在专业领域，由于缺乏相关事实性知识，LLM往往会产生不准确的回复（即幻觉）。许多研究人员企图通过外部知识注入提高LLM在专业领域的表现，但许多最先进的llm都不是开源的，这使得仅向模型a

wavehaha·2023-12-31 00:37

协程中的取消和异常 | 驻留任务详解

在Android中，您可以使用Jetpack提供的两个CoroutineScopes:viewModelScope和lifecycleScope，它们可以在Activity、Fragment、Lifecycle

谷歌开发者·2023-12-30 22:37

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

OpenAIpaper:InstructGPT,Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackpaper:LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

AI大模型：无需训练让LLM支持超长输入

显式搜索:知识库外挂paper:UnleashingInfinite-LengthInputCapacityforLarge-scaleLanguageModelswithSelf-ControlledMemorySystem

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

APE+SELF=自动化指令集构建代码实现

AutomaticPromptEngineer(APE)paper:2023.3,LARGELANGUAGEMODELSAREHUMAN-LEVELPROMPTENGINEERSgithub:GitHub-keirp

人工智能小豪·2023-12-30 21:38

受控代码生成-CCS 23

LargeLanguageModelsforCode:SecurityHardeningandAdversarialTesting1.Introduction2.Background3.受控代码生成4.

I still …·2023-12-30 21:50

Explore text-generation FMs for top use cases with Amazon Bedrock

Goodafternoon,everybody.ThankyouforcomingtooursessiononexploringtextgenerationfoundationmodelsonBedrock.I'mMuhanAnwar

李白的朋友王维·2023-12-30 21:48

Openpose地址+模型下载

pan.baidu.com/s/1XelG_1qrbyyo3RbAPm0AJg提取码：nw3pBODY25:http://posefs1.perception.cs.cmu.edu/OpenPose/models

weixin_40245131·2023-12-30 14:56

【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模：从 SymPy 到 Optuna

从SymPy提供的符号计算，到scikit-optimize的贝叶斯优化，再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模，以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析，再到PyMC3的贝叶斯统计建模

friklogff·2023-12-30 14:51

odoo14智能按钮实现

1、button的action方式医生模型：classDoctorsDataModel(models.Model):_name='doctors.data.model'_desc

奔跑的蜗牛..·2023-12-30 12:36

搭建神经网络进行分类与回归任务

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflowimportkerasmodel=keras.models.load_model

不做梵高417·2023-12-30 10:37

Probabilistic Concept Bottleneck Models (ProbCBM)

/arxiv.org/abs/2306.01574代码链接：GitHub-ejkim47/prob-cbm:Officialcodefor"ProbabilisticConceptBottleneckModels

Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Post-hoc Concept Bottleneck Models (PCBM)

ICLR2023spotlight文章链接：https://arxiv.org/abs/2205.15480代码链接：https://github.com/mertyg/post-hoc-cbm一、概述Post-hocCBM（PCBM）也是CBM大家族中的一员，因此它的基本逻辑与CBM一致，就是在输入和输出之间构造一个bottleneck用于预测concepts。和其它很多文章类似，作者同样指出了

Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Label-Free Concept Bottleneck Models (Label-free CBM)

本篇文章发表于ICLR2023。论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.06129代码链接：GitHub-Trustworthy-ML-Lab/Label-free-CBM:Anewframeworktotransformanyneuralnetworksintoaninterpretableconcept-bottleneck-model(CBM)withoutneedi

Rad1ant_up·2023-12-30 07:38

Concept Bottleneck Models (CBM)

本篇文章发表于ICML2020。文章链接：https://arxiv.org/abs/2007.04612代码链接：https://github.com/yewsiang/ConceptBottleneck这篇文章的作者之一BeenKim也是TCAV的第一作者。一、概述本文旨在寻找一种可以使用high-levelconcepts实现人与模型之间交互的方法。试想一个问题：如果一个X-ray图片中并没

Rad1ant_up·2023-12-30 07:07

ubuntu20部署Bringing-Old-Photos-Back-to-Life

clone到本地：gitclonehttps://github.com/microsoft/Bringing-Old-Photos-Back-to-Life.gitcdFace_Enhancement/models

proing·2023-12-30 07:59

GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners

GPT-3论文数据集CommonCrawl：文章通过高质量参考语料库对CommonCrawl数据集进行了过滤，并通过模糊去重对文档进行去重，且增加了高质量参考语料库以增加文本的多样性。WebText：文章采用了类似GPT-2中的WebText文档收集清洗方法获得了更大范围的网页数据。BooksCorpora：此外文章增加了两个来自网络的书籍语料库。Wiki：增加了英语百科语料库。方法模型架构基本延

u013308709·2023-12-30 06:31

Go指针初始化

varpost*models.Postres:=postDao.SavePost(post)varpostmodels.Postres:=postDao.SavePost(&post)在1中将models.Pos

ajwlforever·2023-12-30 06:21

Multimodal Foundation Models:From Specialists to General-Purpose Assistants（Chapter 5）

MultimodalFoundationModels:FromSpecialiststoGeneral-PurposeAssistantsChapter5LargeMultimodalModels:TrainingwithLLM5.1Background5.1.1Image-to-TextGenerativeModelsLMMs

じんじん·2023-12-30 06:40

Python使用ModelScope进行ocr文字识别

简介：官网地址GitHub地址在2022云栖大会杭州现场，阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope。

wuli_仝仝·2023-12-30 05:06

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Lag-Llama:TowardsFoundationModelsforTimeSeriesForecasting文章内容：时间序列预测任务，单变量预测单变量，基于Llama大模型，在zero-shot

知福致福·2023-12-30 03:36

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随着Mixtral8x7B(announcement,modelcard)的推出，一种称为混合专家模型(MixedExpertModels，简称MoEs)的Transformer模型在开源人工智能社区引起了广泛关注

工业甲酰苯胺·2023-12-29 22:46

《Android编程权威指南》之第二个activity源码及挑战

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运气真不错！·2023-12-29 20:31

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您可以通过JDBC，TableModels，JavaBeans，XML，Hibernate，

阿隐吖·2023-12-29 10:09

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Magicapprentice·2023-12-29 08:39

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这里的迁移学习方法是载入预训练权重的方法net=resnet34()#loadpretrainweights#downloadurl:https://download.pytorch.org/models

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追忆苔上雪·2023-12-29 06:34

ChatGPT OpenAI API请求限制尝试解决

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AI架构师易筋·2023-12-29 04:49

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斯汤雷·2023-12-29 03:28

Tinker 环境下数据表的用法

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檀玥·2023-12-29 02:28

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演示功能：点击启动生成页面点击搜索模糊查询点击添加跳转新界面此处设置文本框多行点击Button添加步骤：1、建文件下图是三层架构列表，Models里面有模拟数据库中列的类，DAL中有DBHelper和service

W少年没有乌托邦·2023-12-28 20:08

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天涯笨熊·2023-12-28 20:09

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番茄小能手·2023-12-28 18:35

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何大春·2023-12-28 16:16

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Q:这篇论文试图解决什么问题？A:这篇论文介绍了两种基于T5模型的零样本列表重排方法，旨在提高列表重排的效率。作者提出了两个研究问题：1)序列到序列的编码器-解码器模型是否可以适应列表重排？2)是否可以将更大模型的重排效果提炼到更小的序列到序列编码器-解码器重排模型中？为了回答这些问题，作者提出了两种方法：LiT5-Distill和LiT5-Score。LiT5-Distill通过蒸馏从更大的Ra

步子哥·2023-12-28 16:13

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把权限禁掉了，因此我们在启动容器时，给容器加特权，及加上--privileged=true参数，如下所示dockerrun-it--privileged=trueimage.cestc.cn/iaas_pub/modelscope

Pistachiout·2023-12-28 15:39

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学飞的小鸡·2023-12-28 12:45

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目录靓号管理表结构和数据根据表结构的需求，在models.py中创建类（由类生成数据库中的表）在数据库生成表自己在数据模拟创建一些数据：靓号列表新建靓号编辑靓号删除靓号搜索靓号靓号管理表结构和数据根据表结构的需求

大炮不想学习·2023-12-28 11:56

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