在我们使用FlinkSQL客户端执行sql的时候，报下图错误：FlinkSQL>CREATETABLEtest_input(> idSTRINGprimarykey,> nameSTRING,> typeSTRING>)WITH(> 'connector'='jdbc',> 'url'='jdbc:mysql://localhost:3306/cdc',> 'username'='root',> 'password'='root',> 'table-name'='cdc_test'>);[INFO]Executestatementsucceed.FlinkSQL>select*fr
大家好啊，我是董董灿。今天带大家在自己的电脑(笔记本)上部署一个类似于chatGPT的AI聊天大模型。部署完之后，你就拥有了一个私人AI聊天机器人，无需联网，随时进行实时对话。0.简单说下背景大模型我们都不陌生了，但是以chatGPT为代表的大模型是闭源的，他们的源代码不开放，我们只能用他们的商业化产品。好在Meta(也就是原来的FaceBook) 开源了他们家的大模型LLaMa。之所以叫“大”模型，是因为它的参数量巨大。以LLaMa举例子，它开源了LLaMa-7B，LLaMa-33B等模型，后面的数字就代表着参数数量。7B，就意味着参数有70亿，但是很多人微调后，发现它的效果却一点也不输拥有
使用LLaMATokenizer对jsonl文件进行分词，并将分词结果保存到txt文件中，分词代码如下：importjsonlinesimportsentencepieceasspmfromtqdmimporttqdmjsonl_file='/path/to/jsonl_file'txt_file='/path/to/txt_file'tokenizer=spm.SentencePieceProcessor('./tokenizer.model')w=open(txt_file,mode='w',encoding='utf-8')withjsonlines.open(jsonl_file,mo
我正在尝试提供通用javax.cache合规适配器课程javax.cache.configuration.FactoryBuilder检索然后由该工厂使用ignite实例化缓存。所描述的问题可能会使用ApacheIGNITE，但是，我认为这不一定与IGNITE有关，而是与Java中的仿制药和封闭方式有关。点火CacheStoreAdapter接口是从javax.cache.CacheLoader和javax.cache.CacheWriter我正在提供适配器实现。该实现需要两种用于缓存键和值的（通用）类型，以及值类引用才能实例化适配器中的值。参见部分课程MyCacheAdapter以下。pub
1.产品发布1.12.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」发布时间：2023-12-132.7B能打Llama270B，微软祭出「小语言模型」！96块A10014天训出Phi-2，碾压谷歌Gemininano主要内容：11月份以来，大型语言模型技术领域发生了许多重要事件。OpenAI推出了GPTs，颠覆了先前的GPT模型，并通过引入董事会吸引了大量关注。谷歌也在年底前匆忙发布了超大规模Gemini模型，甚至涉及了"视频造假"。微软则正式发布了Phi-2小语言模型，拥有2.7B参数，几乎超越所有13B以下的大型模型。Phi-2表现出色，性能可媲美比自己大25倍的模型。微软强调了训练
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引言自然语言处理(NLP)领域的进展日新月异，你方唱罢我登场。因此，在实际场景中，针对特定的任务，我们经常需要对不同的语言模型进行比较，以寻找最适合的模型。本文主要比较3个模型:RoBERTa、Mistral-7B及Llama-2-7B。我们用它们来解决一个常见问题——对灾难相关的推文进行分类。值得注意的是，Mistral和Llama2是70亿参数的大模型。相形之下，RoBERTa-large(355M参数)只是一个小模型，我们用它作为比较的基线。本文，我们使用PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning，参数高效微调)技术:LoRA(Low-RankAdaptati
我需要在C++中实现工厂类，但是当我思考这个问题时，我发现了一个我无法解决的大问题，我发现周围所有的工厂实现示例都存在相同的缺陷方法。可能是我错了，但请告诉我原因。所以这是简单的“典型”工厂实现，它允许我在不更改工厂类的情况下注册新对象。//fruit.hclassFruit{protected:intcount;public:Fruit(intcount):count(count){}virtualvoidshow()=0;};//factory.h/**singletonfactory*/classFactory{typedefFruit*(*FruitCreateFunction
这篇博客是一篇来自MetaAI，关于指令微调Llama2的扩展说明。旨在聚焦构建指令数据集，有了它，我们则可以使用自己的指令来微调Llama2基础模型。目标是构建一个能够基于输入内容来生成指令的模型。这么做背后的逻辑是，模型如此就可以由其他人生成自己的指令数据集。这在当想开发私人个性化定制模型，如发送推特、写邮件等，时很方便。这也意味着你可以通过你的邮件来生成一个指令数据集，然后用它来训练一个模型来为你写邮件。好，那我们来开始吧？我们将进行:定义应用场景细节并创建指令的提示词模板构建指令数据集使用trl与SFTTrainer指令微调Llama2测试模型、进行推理1.定义应用场景细节并创建指令的
现有的大模型对齐方法包括基于示例的监督微调（SFT）和基于分数反馈的强化学习（RLHF）。然而，分数只能反应当前回复的好坏程度，并不能明确指出模型的不足之处。相较之下，我们人类通常是从语言反馈中学习并调整自己的行为模式。就像审稿意见不仅仅是一个分数，还包括许多接受或者拒绝的理由。那么，大语言模型能否也像人类一样利用语言反馈来改善自身呢？最近，香港中文大学和腾讯AILab的研究者们提出了一项名为对比式非似然训练（ContrastiveUnlikelihoodLearning，CUT）的创新研究，利用语言反馈来对齐语言模型，让模型像人类一样从不同的批评意见中学习成长。CUT简单有效。仅凭1317条
