ElasticStack机器学习功能可以生成嵌入（embeddings），你可以使用它在非结构化文本中搜索或比较不同的文本片段。传统上，我们在搜索文本的时候，更加倾向于把文字进行分词，然后再对token进行比对：在上面，我们在文字中完全或部分匹配分词后的token，从而完成我们的文字搜索。随着机器学习的出现，我们甚至可以直接在文字中直接使用“问-答”这样的方式进行搜索，比如：在这种情况下，它不仅限于对文字的token匹配，它可以对语义进行匹配，比如，在上面，我们可以查询问题“Howfastshouldmyinternet be?”。我们可以使用Elasticsearch所提供的vectorse
本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口
本文是LLM系列文章，针对《TruncationSamplingasLanguageModelDesmoothing》的翻译。截断采样作为语言模型的去平滑性摘要1引言2背景3截断作为去平滑性4方法5实验与结果6相关工作7结论8不足摘要来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法（如top-p或top-k）通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架，并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体，以避免无限的困惑。在这种情况下，截断算法的目的是执行去平滑，估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要：我们
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我正在使用Localize-Swift库(Link)来本地化我的应用程序，它可以很好地处理.strings文件。问题是我必须本地化为一种从右到左的语言，并且我必须通过InterfaceBuilderStoryboard进行本地化，这样我才能使ViewController在RTL格式中看起来是正确的。问题是如何将Storyboard实时设置为用户选择的语言？例如我有2个Storyboard文件:1-.../ProjectName/Base.lproj/Main.storyboard2-.../ProjectName/fa-IR.lproj/Main.storyboard我如何在它们之间实
我正在使用OneSignal来管理我的推送通知。对于某些通知，我收到:NotificationsmusthaveEnglishlanguagecontent但我只用英语发送所有内容...oneSignal.postNotification(["headings":["en":"\(who)"],"subtitle":["en":"\(subtitle)"],"contents":["en":"\(contents)"],"include_player_ids":[result]],who,subtitle,contents都是String，result是receiverID。大多数通知
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