2021WWW1intro细粒度城市流量预测两个挑战细粒度数据中观察到的网格间的转移动态使得预测变得更加复杂需要在全局范围内捕获网格单元之间的空间依赖性单独学习外部因素（例如天气、POI、路段信息等）对大量网格单元的影响非常具有挑战性——>论文提出了时空关系网（STRN）来预测细粒度的城市流量骨干网络用于学习每个网格单元的高级表示全局关系模块（GloNet）捕获全局空间依赖性元学习器将外部因素和土地功能（例如POI密度）作为输入以产生元知识并提高模型性能2 几个定义2.1网格单元图3(a)，分成H×W个网格 2.2城市流量三维张量 一般K为2（流入&流出）2.3区域图3(c)，基于道路网络的
我使用table标签开发html代码，它在所有其他浏览器(如safari、Firefox、IE等)中工作正常，但代码不适用于chrome作为结果输出，如下图所示。.contfull{max-height:900px;}body{background:#cbd0d4nonerepeatscroll00;color:#444444;font-size:14px;margin:0;min-width:100%!important;padding:0;}.content{margin:0auto;width:100%;}.container_q{background:#f0efefnonere
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文章目录TL;DRIntroduction背景本文方案实现方式预训练预训练数据训练细节训练硬件支持预训练碳足迹微调SFTSFT训练细节RLHF人类偏好数据收集奖励模型迭代式微调（RLHF）拒绝采样（RejectionSampling）PPO多轮一致性的系统消息（SystemMessageforMulti-TurnConsistency）安全性预训练中的安全性讨论学习和观察基于上下文的温度系数缩放（In-ContextTemperatureRescaling）Llama2Chat对时间的感知工具使用涌现能力实验结果预训练与开源基础模型的精度对比与闭源模型对比RLHF奖励模型精度基于模型的评估结果
1.基本信息题目论文作者与单位来源年份P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasksXiaoLiu等TsinghuaUniversity清华大学2021Citations,References论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.07602.pdf[1]LiuX,JiK,FuY,etal.P-Tuningv2:PromptTuningCanBeComparabletoFine-tuningUniversallyAcrossScalesandTasks[
LLaMA2:OpenFoundationandFine-TunedChatModelsPre-trainingFine-tuningRewardmodelRLHF参考Pre-training数据层面：预训练语料比LLaMA1多了40%，一共2Ttokens，更关注了高质量数据的清洗。其中数据不包含Meta产品与服务，并且尽量的移除了privateindividuals。模型架构层面：与LLaMA1基本一致，RMSNorm+ROPE+SWiGLU。主要区别是引入了grouped-queryatttention和contextlength从2048->4096.超参数：训练Loss：在训练图中发
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tuning)，一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练，事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据，生成新的模型，这个模型将会包含微调后的
1VITS模型介绍 VITS（VariationalInferencewithadversariallearningforend-to-endText-to-Speech）是一种语音合成方法，它使用预先训练好的语音编码器(vocoder声码器)将文本转化为语音。 VITS的工作流程如下： （1）将文本输入VITS系统，系统会将文本转化为发音规则。 （2）将发音规则输入预先训练好的语音编码器(vocoder)，vocoder会根据发音规则生成语音信号的特征表示。 （3）将语音信号的特征表示输入预先训练好的语音合成模型，语音合成模型会
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
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
