Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://

《Terraform101从入门到实践》这本小册在南瓜慢说官方网站和GitHub两个地方同步更新，书中的示例代码也是放在GitHub上，方便大家参考查看。模块的概念模块化是Terraform实现代码重用的方式。模块可以理解为一个包含多个资源的容器模板。封装好之后，可以给大家使用。也可以理解为代码中的函数或方法，它接收入参，经过一些声明式的调用后，输出一些结果变量。从Terraform的代码层面来看，模块其实就是一个包含多个.tf或.tf.json文件的目录。任何一个Terraform项目，都是一个目录，所以也都是一个模块，我们把它称为根模块（RootModule）。而在它目录下的其它模块，都是

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FeignFeign是一个声明式的http客户端，官方地址：https://github.com/OpenFeign/feign1.使用1.引入依赖org.springframework.cloudspring-cloud-starter-openfeign2.在消费者启动类开启Feign（添加注解）@MapperScan("cn.itcast.order.mapper")@SpringBootApplication@EnableFeignClients//注解开启publicclassOrderApplication{publicstaticvoidmain(String[]args){Sp

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文章目录AbstractIntroductionChain-of-thoughtpromptingArithmeticReasoningexperimentalsetupresultablationstudyCommonsenseReasoningexperimentalsetupResultSymbolicReasoningexperimentalsetupresultLimitationAppendixAbstract本文通过ChainofThoughts(CoT，即推理中间过程)，提升大型语言模型(LLM)推理能力。在三个LLM上证明了CoT能够显著提升算术、常识、符号推理能力。Intr

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我一直使用的eclipse版本是neon,2016年的版本，真是好老了，最近想安装一个antlr4IDE插件，总是安装不成功，同事的eclipse2020就可以正常安装，我觉得我的Eclipse版本该升级了。我打算安装最新的eclipse2022,6年时间eclipse经历好多个版本的变化，但eclipse的安装方式基本没变。虽然英文也能看懂，但我还是喜欢用中文界面，工作效率高。所以我的eclipse都要安装中文语言包。以前因为网速慢，安装eclipsebabel语言包都是直手工去https://download.eclipse.org/technology/babel/babel_langu

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文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN