文章目录AbstractIntroductionChain-of-thoughtpromptingArithmeticReasoningexperimentalsetupresultablationstudyCommonsenseReasoningexperimentalsetupResultSymbolicReasoningexperimentalsetupresultLimitationAppendixAbstract本文通过ChainofThoughts(CoT，即推理中间过程)，提升大型语言模型(LLM)推理能力。在三个LLM上证明了CoT能够显著提升算术、常识、符号推理能力。Intr
文章目录AbstractIntroductionChain-of-thoughtpromptingArithmeticReasoningexperimentalsetupresultablationstudyCommonsenseReasoningexperimentalsetupResultSymbolicReasoningexperimentalsetupresultLimitationAppendixAbstract本文通过ChainofThoughts(CoT，即推理中间过程)，提升大型语言模型(LLM)推理能力。在三个LLM上证明了CoT能够显著提升算术、常识、符号推理能力。Intr
目录前言【.gitattributes】文件修改GitHub语言前言上传一个项目到GitHub时，发现显示的语言并非是自己项目所示的语言，这样的情况是经常发生的，为了能到达自己所需快速检索，或者是外部访问者能很好的搜索我们的项目，所以我们有必要修改一下语言，github并不支持项目语言的设定，但可以通过小技巧来设成自己想要显示的语言。【.gitattributes】文件项目的根目录上创建一个.gitattributes文件；在本地库新建创建后使用git来push推送到github或者直接在GitHub项目上新建都可以；本地新建的话例如：修改GitHub语言假如我们项目中含有很多的如.html、
目录前言【.gitattributes】文件修改GitHub语言前言上传一个项目到GitHub时，发现显示的语言并非是自己项目所示的语言，这样的情况是经常发生的，为了能到达自己所需快速检索，或者是外部访问者能很好的搜索我们的项目，所以我们有必要修改一下语言，github并不支持项目语言的设定，但可以通过小技巧来设成自己想要显示的语言。【.gitattributes】文件项目的根目录上创建一个.gitattributes文件；在本地库新建创建后使用git来push推送到github或者直接在GitHub项目上新建都可以；本地新建的话例如：修改GitHub语言假如我们项目中含有很多的如.html、
我一直使用的eclipse版本是neon,2016年的版本，真是好老了，最近想安装一个antlr4IDE插件，总是安装不成功，同事的eclipse2020就可以正常安装，我觉得我的Eclipse版本该升级了。我打算安装最新的eclipse2022,6年时间eclipse经历好多个版本的变化，但eclipse的安装方式基本没变。虽然英文也能看懂，但我还是喜欢用中文界面，工作效率高。所以我的eclipse都要安装中文语言包。以前因为网速慢，安装eclipsebabel语言包都是直手工去https://download.eclipse.org/technology/babel/babel_langu
我一直使用的eclipse版本是neon,2016年的版本，真是好老了，最近想安装一个antlr4IDE插件，总是安装不成功，同事的eclipse2020就可以正常安装，我觉得我的Eclipse版本该升级了。我打算安装最新的eclipse2022,6年时间eclipse经历好多个版本的变化，但eclipse的安装方式基本没变。虽然英文也能看懂，但我还是喜欢用中文界面，工作效率高。所以我的eclipse都要安装中文语言包。以前因为网速慢，安装eclipsebabel语言包都是直手工去https://download.eclipse.org/technology/babel/babel_langu
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
文章目录前言0摘要1IntroductionandMotivatingWork2Approach2.0模型整体结构2.1数据集2.2选择一种高效的预训练方法2.3模型选择与缩放2.4训练3实验3.1zero-shot迁移3.1.1与VisualN-grams对比3.1.2PromptEngineeringandEnsembling3.1.3zero-shotCLIP性能分析3.2特征学习4ComparisontoHumanPerformance5数据重叠分析6Limitations7结论前言多模态模型：CLIP论文标题：LearningTransferableVisualModelsFromN
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）:利用文本的监督信号训练一个迁移能力强的视觉预训练模型通过对比学习,训练得到图片和文本的相似度,传闻使用4亿个配对的数据和文本来进行训练,不标注直接爬取的注意:由于训练数据基本都是英文,对英文支持的比较好用途:CLIP主要是用来做图片分类(计算图片和文本的相似度(关联度)),也可以辅助做GAN,检测,分割,检索等等以往我们训练一个猫狗分类模型，换一个线条猫，点云猫，油画猫，穿着奇装异服的猫，分类网络很难还认识，但是现在只要加上一个CLIP，模型马上就被扩展了.CLIP是如何训练的:CLIP是如何进行推理的:可
