我的应用程序在我的iPad上运行。但它的表现非常糟糕——我的速度低于15fps。谁能帮我优化一下？它基本上是一个轮子(派生自UIView)，包含12个按钮(派生自UIControl)。当用户旋转它时，按钮会动态展开和收缩(例如，12点钟位置的按钮应该始终是最大的)所以我的轮子包含:-(void)displayLinkIsCallingBack:(CADisplayLink*)dispLink{://usingCATransactionlikethisgoesfrom14fpsto19fps[CATransactionbegin];[CATransactionsetDisableActi
作者|崔皓审校|重楼摘要在自然语言处理领域，为了让模型能够处理特定领域的问题，需要进行Fine-tuning，即在基础模型上训练模型以理解和回答特定领域的问题。在这个过程中，Embedding起到了关键作用，它将离散型的符号转换为连续型的数值向量，帮助模型理解文本信息。词嵌入是一种常用的Embedding方法，通过将每个单词转换为多维向量来捕获其语义信息。本文通过LangChain，ChromaDB以及OpenAI实现Fine-tuning的过程，通过更新Embedding层来让模型更好地理解特定领域的词汇。开篇在自然语言处理领域，最常见的用例之一是与文档相关的问题回答。虽然这方面ChatGP
前言ChatGPT是“大力出奇迹”的经典表现，大模型给ChatGPT带来了惊人的智能，但是要训练这样的大模型，可是十分烧钱的，根据OpenAI给出的数据，1700亿参数的Davinci模型从头训练一遍，大概需要耗时3个月，耗资150万美元。那我们普通人或者小公司面对这个高门槛，对自定义模型是不是就完全没有希望了呢？其实除了从头训练一个模型，我们还可以选择基于一个基础模型进行训练，这样，我们可以往里添加自己的个性化数据，最终得到一个领域增强的个性化模型，这个技术被OpenAI称为Fine-tuning。个性化模型有什么用？我们知道，OpenAI给的模型（如Davinci、Curie、gpt-3.
文章目录摘要一、介绍二、相关工作2.1总账结构2.2织物优化三、系统结构四、作为DRL问题的自动调谐4.1参数和性能4.2问题的转化4.3RL用于自动调参4.4PB-MADDPG用于自动调参五、重要参数识别六、实验6.1设置6.2执行时间分解6.3调整效果和效率比较6.4参数数量的影响6.5适应性6.6奖励函数的评估6.7容错性的评估6.8总结七、讨论摘要在一个允许的区块链中，性能决定了它的发展，而发展很大程度上受其参数的影响。然而，由于分布式参数带来的困难，关于自动调优以获得更好性能的研究已经有些停滞；因此，很难提出有效的自动调整优化方案。为了缓解这一问题，我们首先探索了Hyperledge
文章目录摘要一、介绍二、相关工作2.1总账结构2.2织物优化三、系统结构四、作为DRL问题的自动调谐4.1参数和性能4.2问题的转化4.3RL用于自动调参4.4PB-MADDPG用于自动调参五、重要参数识别六、实验6.1设置6.2执行时间分解6.3调整效果和效率比较6.4参数数量的影响6.5适应性6.6奖励函数的评估6.7容错性的评估6.8总结七、讨论摘要在一个允许的区块链中，性能决定了它的发展，而发展很大程度上受其参数的影响。然而，由于分布式参数带来的困难，关于自动调优以获得更好性能的研究已经有些停滞；因此，很难提出有效的自动调整优化方案。为了缓解这一问题，我们首先探索了Hyperledge
Prefix-tuning、Adapter、LLaMA-Adapter的伪代码实现Prefix-tuningAdapterLLaMA-AdapterPrefix-tuning流程图：代码：Adapter流程图：代码：LLaMA-Adapter流程图：代码：
论文笔记|谷歌SoftPromptLearningptuning->Prefix-Tuning ->softpromt->ptuningv2"ThePowerofScaleforParameter-EfficientPromptTuning"EMNLP2021GoogleBrain人能理解的不一定是模型需要的，所以不如让模型自己训练所需的prompt。ExternalLinks:论文作者：BrianLester, RamiAl-RfouGoogleBlog:"GuidingFrozenLanguageModelswithLearnedSoftPrompts"GithubRepoJeffDean
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份GPTUnderstands,Too清华大学Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.10385.pdf论文代码：2.要点研究主题问题背景核心方法流程亮点数据集结论论文类型关键字微调大模型采用传统微调的gpt在自然语言理解（NLU）方面未能取得良好的效果，所以提出了P-tuning.LAMA，SuperGlueP-tuning在少样本上，在bert，gpt都取得不错的效果。3.模型(核心内容)3.1模型例子这里的模型思想是例如有一个模板T：Thecapitalof[X]is[Y],这里的X定义为
PapernameLLaMA-Adapter:EfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttentionPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2303.16199.pdfCodeURL:https://github.com/ZrrSkywalker/LLaMA-AdapterTL;DR2023上海人工智能实验室和CUHKMMLab出的文章。提出LLaMA-Adapter，一种高效的微调方法，将LLaMA调整为指令跟随模型。对于llama7b模型来说，可训练参数缩小到1.2M，只需要
一、为什么需要tuning1、主机有一个时钟发生器，它提供SDCLK到卡2、在写操作时，时钟和数据方向是一致的，因此写数据可以由SDCLK同步进行传输而不用关心传输线延时3、在读操作时，时钟方向和数据方向是相反的，主机接收的读数据被往返延时（round-tripdelay）,输出延时以及卡和主机的延时所延迟。所以主机关键之处在于数据的接收，主机需要具有一个采样时钟发生器，用来接收响应，CRC状态以及读数据块二、sd卡tuning原理通过前面的描述知道，在接收数据的时候，clk和数据之间有延时，所以需要调整这个延时，获取到最佳的采样点方法1：1、主机使用一个可变采样时钟发生器来决定采样点。主机可
