论文笔记--LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1数据集3.2模型训练4.数值实验5.文章亮点6.原文传送门7.References1.文章简介标题：LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels作者：Touvron,Hugo,etal.日期：2023期刊：arxivpreprint2.文章概括 文章利用公开数据集训练并发布了一系列大语言模型LLaMA，在多个NLP下游任务中性能超过了GPT-3和PALM等模型。3文章重点技术3.1数据集Englis
1.插件介绍Chinese(Simplified)LanguagePack插件。中文语言包将为您的IntelliJIDEA,AppCode,CLion,DataGrip,GoLand,PyCharm,PhpStorm,RubyMine,和WebStorm带来完全中文化的界面。2.安装方式第一种方式，是在IDEA上搜索插件进行安装，会适配当前IDEA的版本。第二种安装方式是使用离线插件进行安装。插件下载地址：https://plugins.jetbrains.com/plugin/13710-chinese-simplified-language-pack----/3.使用方法会自动转换成中
我想在ASP.NETCore项目中实现分布式缓存(Redis)。经过一番研究后，我发现有两种方法可以使用Startup.cs和ConnectionMultiplexer中的AddStackExchangeRedisCache创建Redis连接AddStackExchangeRedisCache-这发生在Startup.cs中。对上述方法的疑惑:这在Prod环境中有效吗？何时以及如何初始化连接？创建连接是线程安全的方式吗？通过使用ConnectionMultiplexer，我们可以初始化数据库实例。根据几篇文章，延迟初始化也将照顾线程安全疑问:从以上方法来看，哪种方法更好？我在我的本地机
我想在ASP.NETCore项目中实现分布式缓存(Redis)。经过一番研究后，我发现有两种方法可以使用Startup.cs和ConnectionMultiplexer中的AddStackExchangeRedisCache创建Redis连接AddStackExchangeRedisCache-这发生在Startup.cs中。对上述方法的疑惑:这在Prod环境中有效吗？何时以及如何初始化连接？创建连接是线程安全的方式吗？通过使用ConnectionMultiplexer，我们可以初始化数据库实例。根据几篇文章，延迟初始化也将照顾线程安全疑问:从以上方法来看，哪种方法更好？我在我的本地机
以前我们在4.0.50版本中有一个RedisManager属性，但在最新版本中这个属性被删除了。谁能知道为什么它被删除了？它的替代品是什么？ 最佳答案 为了与Multi-Tenancy兼容，RedisManager被替换为Redisproperty它从GetRedisClient()解析一个新的IRedisClient实例，其行为可以在您的AppHost中被覆盖。这也减少了样板代码，因为您可以直接从您的服务访问Redis实例，例如:Redis.SetValue("foo","bar");varbar=Redis.GetValue("
以前我们在4.0.50版本中有一个RedisManager属性，但在最新版本中这个属性被删除了。谁能知道为什么它被删除了？它的替代品是什么？ 最佳答案 为了与Multi-Tenancy兼容，RedisManager被替换为Redisproperty它从GetRedisClient()解析一个新的IRedisClient实例，其行为可以在您的AppHost中被覆盖。这也减少了样板代码，因为您可以直接从您的服务访问Redis实例，例如:Redis.SetValue("foo","bar");varbar=Redis.GetValue("
CS5212内置MCU控制器,超低待机功率CS5212AN芯片功能特性：2-lane通道VESADP1.1兼容接收机VGA输出接口，DAC速度高达210MHz，8位分辨率高达1920x1200x60（RB，缩小消隐），24位色深，1920x1440x60（RB，缩小消隐），或2048x152x60（RB，缩小消隐），24位色深，2048x1536x60（RB，缩小消隐），18位色深。内置振荡器，不需要外部晶体嵌入式线性压降调节器（LDO）嵌入式微控制器嵌入式EDID（如果终端设备没有，CS5212将响应EDID）嵌入式V-sync/H-sync5V缓冲器使用内部预吹ROM支持EEPROM自定义
假设您有一个散列“users”，其条目将数字ID映射到JSON编码数组，因此，例如，整数1映射到字符串{name:'John',surname:'Doe',occupation:'水管工'}。散列中项目的数字ID存储在各种列表中。因此，如果“foobar”是这些列表之一，要从中检索实际数据，我将运行一个简单的Lua脚本(实现服务器端连接操作)。或者，正如我刚刚了解到的那样，我可以使用类似SORTfoobarBYinexistent_keyGETuser:*但这意味着将每个用户的数据存储到一个单独的key中，这看起来很昂贵(在我的例子中，我有很多小集合，所以我想利用哈希的Redis压缩)
假设您有一个散列“users”，其条目将数字ID映射到JSON编码数组，因此，例如，整数1映射到字符串{name:'John',surname:'Doe',occupation:'水管工'}。散列中项目的数字ID存储在各种列表中。因此，如果“foobar”是这些列表之一，要从中检索实际数据，我将运行一个简单的Lua脚本(实现服务器端连接操作)。或者，正如我刚刚了解到的那样，我可以使用类似SORTfoobarBYinexistent_keyGETuser:*但这意味着将每个用户的数据存储到一个单独的key中，这看起来很昂贵(在我的例子中，我有很多小集合，所以我想利用哈希的Redis压缩)
论文地址https://openreview.net/pdf?id=_VjQlMeSB_J摘要 我们探索如何生成一个思维链——一系列中间推理步骤——如何显著提高大型语言模型执行复杂推理的能力。特别是，我们展示了这种推理能力如何通过一种称为思维链提示的简单方法自然地出现在足够大的语言模型中，其中提供了一些思维链演示作为提示中的示例。 对三种大型语言模型的实验表明，思维链提示提高了一系列算术、常识和符号推理任务的性能。实证收益可能是惊人的。例如，仅使用八个思维链范例来提示PaLM540B在数学单词问题的GSM8K基准测试中实现了最先进的准确性，甚至超过了带有验证器的微调
