摘要二进制代码总结，虽然对于理解代码语义非常有价值，但由于其劳动密集的特性，具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型（LLMs）在理解二进制代码方面的潜力。为此，作者提出了BinSum，一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集，并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能，作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估，包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama，揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌，总费用为11,418美元，使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突
简介官网 Nvidia2023提出的一种新的生成模型，可生成具有任意属性的高分辨率稀疏3D体素网格，以前馈方式生成数百万体素，最细有效分辨率高达102431024^310243，而无需耗时的test-time优化，使用一种分层体素潜扩散模型，使用建立在高效VDB数据结构上的自定义框架，以从粗到细的方式生成逐步更高的分辨率网格。XCube在100m×100m规模的大型户外场景中的有效性，体素大小小至10cm。实现流程 目标是学习一个以稀疏体素层次表示的大规模3D场景的生成模型，由L层由粗到细的体素网格组成G={G1,⋅，GL}G=\{G_1,\cdot，G_L\}G={G1,⋅，GL}及其相
模型亮点模型文件:damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorchParaformer-large长音频模型集成VAD、ASR、标点与时间戳功能，可直接对时长为数小时音频进行识别，并输出带标点文字与时间戳：ASR模型：Parformer-large模型结构为非自回归语音识别模型，多个中文公开数据集上取得SOTA效果，可快速地基于ModelScope对模型进行微调定制和推理。热词版本：Paraformer-large热词版模型支持热词定制功能，基于提供的热词列表进行激励增强，提升热词的
我有一个大型数据集，分成许多200GB的block。目前，我正在努力使用Pig处理数据。事实上，我的集群很小(4个节点)。我认为一个可能的瓶颈是当我加载数据时，因为我只需要我拥有的2TB数据中的一小部分。具体来说，我想知道是否加载整个数据集，然后过滤A=load‘data_part*’as(x,y);A=FILTERAbyx>0效率低于加载每个block，过滤每个block并将所有内容附加在一起A1=load‘data_part1’as(x,y);A1=FILTERA1byx>0A2=load‘data_part2’as(x,y);A2=FILTERA2byx>0A=UNIONA1,A
我需要拆分由另一个Pig脚本生成的输出部分文件，并生成每个包含1000行的组。这些组将发布到网络服务以供进一步处理。数据之间没有关系，所以我无法将数据分组到特定字段。我如何在Pig中执行此操作？ 最佳答案 如果拆分与数据无关，为什么还要使用Pig或MapReduce？作为替代方案，如果我没有误解的话，您可以只使用标准拆分程序来拆分数据。例如:catpart-*|split-d-l1000-result- 关于hadoop-pig:Splittinglargelargefileintomu
Vary预备知识CLIPQwen-7BVicuna-7B简介模型产生新视觉词表新词汇网络数据输入格式融合新视觉词表Vary-base结构数据对话格式模型输出结果示例结论Vary的代码和模型均已开源，还给出了供大家试玩的网页demo。感兴趣的小伙伴可以去试试主页：https://varybase.github.io/部分内容参考：https://mp.weixin.qq.com/s/Sg_yHAVVN-yAYT61SNKvCA预备知识CLIP官网：https://openai.com/research/clip（要了解的建议看这个，篇幅少点，论文中大量篇幅是介绍实验的）论文：https://ar
在这篇博客中，我们将探讨如何处理GitLargeFileStorage(LFS)的一些常见问题。GitLFS是一种用来处理大型文件的Git扩展，它可以让你更轻松地管理大型二进制文件，如图像、音频和视频文件，存储GIS中的.tif,.csv等数据文件有重要作用。1.引言在使用Git和GitHub进行版本控制时，我们可能会遇到一些关于大文件的问题。GitHub对文件的大小有限制，单个文件大小不能超过100MB。如果你尝试上传超过这个大小的文件，你会遇到错误。GitLFS是解决这个问题的一个好方法。2.安装GitLFS首先，你需要在你的系统上安装GitLFS。你可以从GitLFS的官方网站下载并安装
一、论文信息1论文标题TRACE:AComprehensiveBenchmarkforContinualLearningInLargeLanguageModels2发表刊物arXiv20233作者团队复旦大学4关键词Benchmark、ContinualLearing、LLMs二、文章结构#mermaid-svg-AWUENWtk6KXhB7b8{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-AWUENWtk6KXhB7b8.error-icon{fill:#5
我正在研究一个相对复杂且非常大的正则表达式。目前是41,127个字符，并且可能会随着额外案例的添加而有所增加。我开始在PHP中遇到此错误:preg_match_all():Compilationfailed:regularexpressionistoolargeatoffset41123有没有办法增加大小限制？以下其他地方建议的设置不起作用，因为这些设置适用于数据大小而不是正则表达式大小:ini_set("pcre.backtrack_limit","100000000");ini_set("pcre.recursion_limit","100000000");或者，是否有一种方法可以
我的客户想要一种向用户提供下载的方法，但前提是他们填写注册表(主要是姓名和电子邮件)。将向用户发送一封电子邮件，其中包含可下载内容的链接。这些链接包含包、文件和用户独有的注册哈希，它们实际上会转到一个PHP页面，该页面记录每次下载并通过将文件写入标准输出(连同适当的header)将文件推出。该解决方案存在固有缺陷，但这就是他们想要的方式。需要说明的是，我向他们施加了很大的压力，以1.)限制可下载文件的大小和2.)考虑使用CDN(他们有国际客户，但托管在美国在2个镜像服务器和一个使用粘性IP的负载平衡器上)。无论如何，它“对我有用”，但他们的一些国际客户的连接速度非常慢(d/l速率约为6
