文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
/****************************************************************************Copyright(c)2013-2017ChukongTechnologiesInc.http://www.cocos2d-x.orgPermissionisherebygranted,freeofcharge,toanypersonobtainingacopyofthissoftwareandassociateddocumentationfiles(the"Software"),todealintheSoftwarewithoutrest
利用yaml-cpp开源库读写yaml配置文件——yaml-cpp安装配置说明YAML简介1.基本语法规则2.语法yaml-cpp简单介绍与OpenCV的简单比较yaml-cpp安装配置CMakeLists配置说明本文介绍的是如何在C++开发中利用yaml-cpp开源库读写yaml配置文件。主要参考了网上的大牛们的文章，这里只是做简单记录。YAML简介YAML语言的设计目标，就是方便人类读写，实质上是一种通用的数据串行化格式。1.基本语法规则1）大小写敏感2）使用缩进表示层级关系3）缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。4）缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可5）#表示注释
方法一：AssetStudio提取（仅针对ab包及.assets、.boundle和.unity3d未加密的情况下）1.在我们拿到一个游戏的安装包时，首先会疑惑如何打开。下载bandzipBandizip·Freezip,7z,unzip,unrarArchiver·Fastandeasy，这是一款非常方便的解压缩工具。安装后右键apk-压缩文件预览，即可打开apk包。当然你也可以直接右键解压，反正差不多（x）2.unity文件一般会将ab包（.AssetBundle）放在assets文件夹下的目录中，如果没有就点开目录下的文件夹瞅瞅有没有。现在我们得到了ab包，可以开始进行提取了。3.下载A
首先进入这里https://github.com/facebookresearch/llama 点击下载填写注册信息 接受后继续 上面的按钮点击后，应该邮箱就收到链接了，几乎是很快的把下面的链接复制后备用，注意24小时后会失效提前先了解一下有3种模型7b 13b 70b 7b就是有70亿参数，文件夹里面有3个文件其中最大的是模型文件有13G外面还有分词器清单和分词器模型文件 如果下载全部的话体积特别大，注意啦354GB 所以我只下载了7B，它占用磁盘13GB的空间 我们再把开头的仓库地址复制后克隆在ubuntu20.04环境下面克隆llama仓库gitclonehttps://github.
首先理清我们需要实现什么功能，怎么实现，提供一份整体逻辑：包括主函数和功能函数主函数逻辑： 1.读图,两张rgb（cv::imread） 2.找到两张rgb图中的特征点匹配对 2.1定义所需要的参数：keypoints1,keypoints2,matches 2.2提取每张图像的检测OrientedFAST角点位置并匹配筛选（调用功能函数1） 3.建立3d点（像素坐标到相机坐标） 3.1读出深度图（cv::imread） 3.2取得每个匹配点对的深度 3.2.1得到第y行,第x个像素的深度值
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
文章目录问题原因解决问题Plugin"Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包"wasnotinstalled:Invalidfilenamereturnedbyaserver原因服务器与idea显示版本不一致解决进入官网Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包-IntelliJIDEsPlugin|Marketplace(jetbrains.com)找到对应版本的汉化包，下载到电脑idea对应的plugins路径（如下，注意一定要下载到这个路径下才可以正常安装使用，下载到其他路径的话仍然会提示安装失败）下载完成后再次打开id
问题：VS构建项目报错：D:\ProgramData\MicrosoftVisualStudio\open-source\sherpa-onnx\mfc-examples\StreamingSpeechRecognition\StreamingSpeechRecognition.vcxproj(28,3):errorMSB4019:未找到导入的项目“D:\Microsoft.Cpp.Default.props”。请确认声明中的路径 正确，且磁盘上存在该文件。把报错看十遍！！！了解编译器想告诉我们什么。我们要去检查这个文件StreamingSpeechRecognition.vcxproj(2
