最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
项目场景：uniapp中u–input报销金额标签只能输入数字，u-input微信小程序不生效问题描述input标签中使用type='number失效，看了很多文档，说在小程序运行后，手机上可以跳出来数字键盘，尴尬的是，苹果机没任何反应，什么都能输入，根本没有限制只能输入数字和小数，所以用正则处理了一下，就OK原因分析：好像官方，适配度做的不够，但是用事件+正则就ok解决方案：1.添加事件：2.写正则下面加nextTick是为了页面渲染完，获取最近的把数据写上去，我目前的理解，上面两步就OK，限制只能输入数字及小数点
最近，开放LLM排行榜迎来了3个新成员:Winogrande、GSM8k以及DROP，它们都使用了EleutherAIHarness的原始实现。一眼望去，我们就会发现DROP的分数有点古怪:绝大多数模型的F1分数都低于10分(满分100分)！我们对此进行了深入调查以一探究竟，请随我们一起踏上发现之旅吧！初步观察在DROP(DiscreteReasoningOverParagraphs，段落级离散推理)评估中，模型需要先从英文文段中提取相关信息，然后再对其执行离散推理(例如，对目标对象进行排序或计数以得出正确答案，如下图中的例子)。其使用的指标是自定义F1以及精确匹配分数。基于文段的推理示例三周
3评价结果3.1Spider数据集表2列出了各种提示策略和模型组合的执行准确性(EX)和测试套件(TS)的准确性。我们的主要发现是：开源模型在Spider数据集上遇到了困难：尽管参数数量和模型性能之间存在正相关关系，但开源模型在Spider数据集上实现高精度方面面临着挑战。例如，尽管Vicuna7B和13B已证明比原始预训练的LLaMA7B和13B模型有所改进，但与Bard和GPT-3.5相比，性能仍然存在显着差距。此外，与LLaMA的13B版本相比，Dolly模型在不同的提示策略上也表现不佳。LLM的表现对提示风格高度敏感：我们的实证研究结果证实，不存在适用于所有模型的通用提示策略。虽然IS
项目场景：为支撑开源LLM大模型的私有化部署，需要单机多个不同型号GPU的混合使用，度娘、GPT4和机器售后都不知道如何解决，自己动手解决，mark一下。问题描述有2台深度学习的工作站，分别有2张3090和2张4090，Qwen-14B-Chat轻松跑起，知识库检索等应用效果还可以，想提升到Qwen-72B-int4（官方要求最低48G显存），于是把4张卡集中到同一台机器（多级多卡也是可以的，但不是每个框架都支持分布式GPU），过程中遇到一些坑，度娘无混卡的案例，gpt4无帮助，2台工作站和4张gpu都是联想供货的，问售后技术的，说没有试过，不知道怎么弄😶，最终还是自己动手解决问题。fastg
ImageBind-LLM:Multi-modalityInstructionTuning论文阅读笔记Method方法BindNetworkRMSNorm的原理及与LayerNorm的对比RelatedWord/PriorWorkLLaMA-Adapter联系我们本文主要基于LLaMA和ImageBind工作，结合多模态信息和文本指令来实现一系列任务。训练中仅使用图像文本信息作为多模态信息提取能力的训练数据（onlyleveragethevision-languagedataformulti-modalityinstructiontuning）。Github代码link.Method方法对于一
参考：https://github.com/vllm-project/vllmhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/645732302https://vllm.readthedocs.io/en/latest/getting_started/quickstart.html##文档1、vLLM这里使用的cuda版本是11.4，teslaT4卡加速原理：PagedAttention，主要是利用kv缓存2、qwen测试使用：注意：用最新的qwen7Bv1.1版本的话，vllm要升级到最新0.2.0才可以（https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen
Look！👀我们的大模型商业化落地产品📖更多AI资讯请👉🏾关注Free三天集训营助教在线为您火热答疑👩🏼🏫近年来，人工智能（AI）领域经历了令人瞩目的增长，尤其是自然语言处理（NLP）。你知道是什么推动了NLP领域的这种飞速发展吗？没错，那就是大型语言模型LLM。这些模型可能会彻底改变我们与科技的互动方式！以OpenAI的GPT-3.5为例，它的火爆程度展示了大型语言模型在人工智能领域的重要性。这些模型是如何工作的呢？它们为何如此流行？在本文中，我们将探究大型语言模型的世界：了解它们的定义、训练方式，探讨它们迅速流行的奥秘，并介绍一些常见的大型语言模型实例。同时，我们还将探讨这些模型面临的挑
在SREWorks社区聚集了很多进行运维数仓建设的同学，大家都会遇到类似的挑战和问题：数仓中存储大量数据消耗成本，但很多存储的数据却并没有消费。进数仓的ETL学习成本高、管理成本高，相关同学配合度低，以及上游结构改动后ETL却迟迟无人调整。数仓中数据的时效性、准确性问题，导致很多场景无法完全依赖数仓展开。上面的种种让推广数仓的同学很犯难：明明花了大力气构建了统一数仓，但却又受限于各种问题，无法让其价值得到完全的落地。本文旨在阐述一种基于LLM的数仓构建方案，从架构层面解决上述的三个问题。一、方案设计从需求出发，再次思考一下我们进行运维数仓构建的初衷：用一句SQL可以查询或统计到所有我们关注的运
我有一个具有两个不同函数的服务，可以在行为主题观察的数组中获得数量的数量。privateitemsInCartSubject:BehaviorSubject=newBehaviorSubject([]);privateitemsInCart:any[]=[];privatepacketsInCartSubject:BehaviorSubject=newBehaviorSubject([]);privatepacketsInCart:Pacote[]=[];publicgetTotalItens():Observable{returnthis.itemsInCartSubject.map((it
