草庐IT

models_chat

全部标签

ruby-on-rails - rails : adding additional methods to a model for cache retrieval

在Rails中向模型添加缓存时,会出现如下所示的重复性:classTeam"TheAwesomeTeam")team.saveteam.name#"TheAwesomeTeam"通过使用memcached或redis引入缓存,我发现自己向我的模型添加了方法,而且它是super重复的:defget_nameifname_is_in_cachereturncached_nameelsenameendenddefset_name(name)#setnameincacheself.name=nameend我是否缺少一些明显的方法来清理它?我以不同的方式缓存了很多字段,看起来attr_acces

ChatGPT中文在线官网-如何与chat GPT对话

怎么下载ChatGPT中文版ChatGPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理技术,其中包含了多个预训练的中文语言模型。这些中文ChatGPT模型大多数发布在Github上,可以通过Github的源码库来下载并使用,包括以下几种方式:下载预训练的中文ChatGPT模型文件:不同的中文ChatGPT平台提供的预训练模型格式可能不同,一般来说需要下载二进制或压缩文件,然后通过相应的API或软件进行导入和使用。例如,可以在百度AI开发者社区和Github上下载百度PaddleNLP平台提供的中文GPT模型,该平台提供了多种预训练模型以及相关教程和示例代码。下载相应的开发工具和编程环境:

ChatGPT中文在线官网-如何与chat GPT对话

怎么下载ChatGPT中文版ChatGPT是一种基于Transformer架构的自然语言处理技术,其中包含了多个预训练的中文语言模型。这些中文ChatGPT模型大多数发布在Github上,可以通过Github的源码库来下载并使用,包括以下几种方式:下载预训练的中文ChatGPT模型文件:不同的中文ChatGPT平台提供的预训练模型格式可能不同,一般来说需要下载二进制或压缩文件,然后通过相应的API或软件进行导入和使用。例如,可以在百度AI开发者社区和Github上下载百度PaddleNLP平台提供的中文GPT模型,该平台提供了多种预训练模型以及相关教程和示例代码。下载相应的开发工具和编程环境:

(论文阅读)Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

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

GPT-2隐私泄露论文阅读:Extracting Training Data from Large Language Models

文章目录论文地址:原文阐释:渔樵问对:原理梗概预防策略隐私策略这个新颖的攻击方式是什么?三种典型采样策略:隐私风险文章第5页第二段中提到的memorizedtrainingexample是什么意思ThreatModel&Ethics什么是文本的zlibentropy?文章中反复提到了一个词surprise,并用引号引了起来,这个surprise在文中是什么含义?解释theratiooftheperplexityonthesample在文中是什么意思?文章第7页最后一段说比较两个模型的输出,这样有什么作用呢?(这个问题在文章中很重要)theratiooftheperplexityonthesam

GPT-2隐私泄露论文阅读:Extracting Training Data from Large Language Models

文章目录论文地址:原文阐释:渔樵问对:原理梗概预防策略隐私策略这个新颖的攻击方式是什么?三种典型采样策略:隐私风险文章第5页第二段中提到的memorizedtrainingexample是什么意思ThreatModel&Ethics什么是文本的zlibentropy?文章中反复提到了一个词surprise,并用引号引了起来,这个surprise在文中是什么含义?解释theratiooftheperplexityonthesample在文中是什么意思?文章第7页最后一段说比较两个模型的输出,这样有什么作用呢?(这个问题在文章中很重要)theratiooftheperplexityonthesam

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN-GUAGE MODELS

PapernameLORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSPaperReadingNotePaperURL:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdfCodeURL:huggingface集成:https://github.com/huggingface/peft官方代码:https://github.com/microsoft/LoRATL;DR本文提出了低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA),它冻结了预训练的模型权重,并将可训练的秩分解矩阵注入到Transformer架构的每一层,极大地减

AI辅助编程,GitHub copilot chat 体验

最近,看到很多大佬分享GitHubcopilotchat,据说能够让效率翻倍,抱着不相信,打假的心态我也弄一个,体验一下,结果真的很赞,下面分享使用GitHubcopilotchat的过程​首先,我们需要先了解一下GitHubcopilotchat是一个什么东西,GitHubCopilot是一个AI驱动的代码完成工具,由OpenAI和GitHub联合开发。它利用机器学习模型预测和生成代码,帮助开发者快速编写代码。而GitHubCopilotChat则是GitHubCopilot的扩展,它将AI编程助手融入到对话中,帮助解答编程问题,提供代码示例,甚至可以对代码进行审查和修正。这两种工具都是开发

ios - 将泛型 AnyObject 向下转换为协议(protocol)关联类型 Self.Model

我正在开发一个库Restofire我想在其中保留一个配置对象。我想在配置对象中有一个ResponseSerializer,但问题是ResponseSerializer是一个通用的。publicstructConfiguration{///TheDefault`Configuration`.staticletdefaultConfiguration=Configuration()///ThebaseURL.`nil`bydefault.publicvarbaseURL:String!///The`ResponseSerializer`publicvarresponseSerializer

ios - 将泛型 AnyObject 向下转换为协议(protocol)关联类型 Self.Model

我正在开发一个库Restofire我想在其中保留一个配置对象。我想在配置对象中有一个ResponseSerializer,但问题是ResponseSerializer是一个通用的。publicstructConfiguration{///TheDefault`Configuration`.staticletdefaultConfiguration=Configuration()///ThebaseURL.`nil`bydefault.publicvarbaseURL:String!///The`ResponseSerializer`publicvarresponseSerializer