Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://
Android意图的使用（Intent）显式四种跳转方式一二三四布局+代码效果隐式意图和隐式意图的跳转Intent概述Action属性Data属性Category属性按home键时启动自己做的应用Component属性Extra属性（重点）Bundle传递序列化对象Type属性Flag属性返回值显式四种跳转方式一Intentintent=newIntent(MainActivity.this,HomeActivity.class);startActivity(intent);二Intentintent=newIntent();intent.setClass(MainActivity.this,
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一.Intent的介绍Intent的中文意思是“意图，意向”， Intent对Android的核心和灵魂，是各组件之间的桥梁。四大组件分别为Activity 、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider。而这四种组件是独立的，它们之间可以互相调用，协调工作，最终组成一个真正的Android应用。Intent的中文意思为“意图”，在Android中可以理解为想要做什么，What do want to do? 所以什么时候要用到Intent就很好理解了。Activity、Service和Broadcast receiver之间是通过Intent进行通信的，而
一.Intent的介绍Intent的中文意思是“意图，意向”， Intent对Android的核心和灵魂，是各组件之间的桥梁。四大组件分别为Activity 、Service、BroadcastReceiver、ContentProvider。而这四种组件是独立的，它们之间可以互相调用，协调工作，最终组成一个真正的Android应用。Intent的中文意思为“意图”，在Android中可以理解为想要做什么，What do want to do? 所以什么时候要用到Intent就很好理解了。Activity、Service和Broadcast receiver之间是通过Intent进行通信的，而
Win11安装Docker问题：Win11正式版升级安装Docker(基于WSL2)UpdatetheWSLkernelbyrunning"wsl--update"orfollowinstructionsathttps://docs.microsoft.com/windows/wsl/wsl2-kernel.UpdatetheWSLkernelbyrunning"wsl--update"orfollowinstructionsathttps://docs.microsoft.com/windows/wsl/wsl2-kernel.问题描述：从Win10升级到Win11后，当计算机第一次启动时（
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这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction
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