Efficient-LLMs-Survey
全部标签 我想使用redis来存储大量的user_ids以及其中的每一个ids，该用户先前分配给的“组ID”:User_ID|Group_ID1043|22403|1user_id的数量相当大(约1000万)；独特的数量组ID大约为3-5。我做这个LuT的目的是例行公事:找到给定用户的组ID；和返回具有相同的其他用户(指定长度)的列表给定用户的组ID在Redis中可能有一种惯用的方法来执行此操作，或者至少是一种最有效的方法。如果是这样，我想知道它是什么。这是我的工作实现的简化版本(使用python客户端):#assumearedisserverisalreadyrunning#createsom
LLMs之llama_7b_qlora：源代码解读inference_qlora.py(模型推理)使用LORA权重来初始化预训练的LLAMA模型来进行文本生成(基于用户交互输入的上下文生成新文本)目录
AutonomousDrivinginAdverseWeatherConditions:ASurvey-恶劣天气条件下的自动驾驶：一项调查（arXiv2021）摘要1.引言2.自动驾驶汽车概述2.1社会意义2.2传感器2.2.1激光雷达2.2.2摄像机2.2.3雷达2.2.4超声波2.2.5GNSS/INS2.3目标检测、跟踪和定位2.4规划和控制3.不利天气影响3.1对激光雷达的影响3.1.1雨和雾3.1.2雪3.1.3对其他激光雷达类型的影响3.1.4其他3.2对雷达的影响3.3对摄像机的影响3.3.1雨和雾3.3.2雪3.3.3光照条件3.4其他问题4.传感器融合和机械解决方案4.1传感
论文题目：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》论文链接：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdfgithub链接：https://github.com/facebookresearch/llama/tree/mainhuggingface链接：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf1模型简介LLaMA是MetaAI发布的包含7B、13B、33B和65B四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B仅以1/10规模的参数在多数的benc
文章地址：https://doi.org/10.1109/TPAMI.2022.3195549解决的问题域泛化和域自适应（DomainAdaptation）相比，目标域数据未知。机器对分布之外的数据（OOD）不敏感，因此不能在源于中学习到有关目标域数据的相关分布，因此当数据违背与源于同分布时，算法性能会大幅降低。域偏移问题的本质是数据分布不同。Abstract域泛化旨在通过只使用源数据进行模型学习来实现对OOD的泛化。常见的DG方法有domainalignment，meta-learning，dataaugmentation，ensemblelearning。文章正式定义DG问题，和DA联系起
我有一个DateTime?，我正尝试使用DbParameter将其插入到一个字段中。我正在这样创建参数:DbParameterdatePrm=updateStmt.CreateParameter();datePrm.ParameterName="@change_date";然后我想将DateTime?的值放入dataPrm.Value中，同时考虑null。一开始我以为我会很聪明:datePrm.Value=nullableDate??DBNull.Value;但是失败并出现错误Operator'??'cannotbeappliedtooperandsoftype'System.Date
我有一个DateTime?，我正尝试使用DbParameter将其插入到一个字段中。我正在这样创建参数:DbParameterdatePrm=updateStmt.CreateParameter();datePrm.ParameterName="@change_date";然后我想将DateTime?的值放入dataPrm.Value中，同时考虑null。一开始我以为我会很聪明:datePrm.Value=nullableDate??DBNull.Value;但是失败并出现错误Operator'??'cannotbeappliedtooperandsoftype'System.Date
【AI实战】开源大语言模型LLM汇总大语言模型开源大语言模型1、LLaMA2、ChatGLM-6B3、Alpaca4、PandaLLM5、GTP4ALL6、DoctorGLM（MedicalGPT-zhv2）7、MedicalGPT-zhv18、Cornucopia-LLaMA-Fin-Chinese9、minGPT10、InstructGLM11、FastChat12、Luotuo-Chinese-LLM13、CamelBell-Chinese-LoRA14、alpaca-lora其他开源项目，待补充。。。参考大语言模型大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，可以生成自然
文章目录一、GPT系列1.1GPTs（OpenAI，2018——2020）1.2InstructGPT（2022-3）1.2.1算法1.2.2损失函数1.3ChatGPT（2022.11.30）1.4ChatGPTplugin1.5GPT-4（2023.3.14）二、LaMDA系列2.1LaMDA（Google2021.5）2.1.1简介2.1.2LaMDA预训练与微调2.1.3事实根基（真实性、可靠性）2.1.4实验&结论2.2Bard（Google2023.3.21）三、GLM3.1GLM生态3.2GLM（清华等，2022.3.17）3.2.1背景3.2.2主要贡献3.2.3预训练3.2.
文章目录EfficientGlobal2D-3DMatchingforCameraLocalizationinaLarge-Scale3DMap1.相似源码choose_solution.pyeight_point.pyepipolar_match.pyEfficientGlobal2D-3DMatchingforCameraLocalizationinaLarge-Scale3DMap1.相似源码由于paper并没有给出源码，我们找到了相似的源码：https://github.com/nadiawangberg/structure-based-visual-localization。这是一个
