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javascript - Firestore : Query by item in array of document

我有2个集合"photos"和"users"并且"users"中的每个文档都有一张或多张照片带有数组的ID。photos>5528c46b>name:"Photo1"a1e820eb>name:"Photo2"32d410a7>name:"Photo3"users>acd02b1d>name:"John",photos:["5528c46b"]67f60ad3>name:"Tom",photos:["5528c46b","32d410a7"]7332ec75>name:"Sara",photos:["a1e820eb"]9f4edcc1>name:"Anna",photos:["32d

Elasticsearch Boolean Query查询介绍

前言ES和Solr的底层都是基于ApacheLucene实现,bool查询的底层实现是Lucene的BooleanQuery,其可以组合多个子句查询,类似SQL语句里面的OR查询。查询介绍在ES里面Boolean查询封装了4种API接口能力,可以单独使用,也可以组合使用,总结如下:函数描述mustquery关键词在召回文档里面必须包含,参与相关性评分filterquery关键词在召回文档里面必须包含,不参与相关性评分,但结果集会被缓存shouldquery关键词在召回文档里面可能包含,如果只有一个should子句情况下与must子句结果一样,如果有多个should子句情况下,命中任何一个即可召

Windows10上使用llama-recipes(LoRA)来对llama-2-7b做fine-tune

刚刚在Windows10上搭建环境来对llama2做finetune,里面坑还是挺多的,这里把印象中的坑整理了一下以作备忘。llama-recipes是meta的开源项目,Github地址为:GitHub-facebookresearch/llama-recipes:ExamplesandrecipesforLlama2modelllama2同样也是meta的开源LLM模型,因此用此项目做finetune应该是正确的方向;模型的选择模型在自然是在huggingface上下载到的,上面的模型很多,因此您也有很多选择。程序加载模型采用了torch因此需要选择带有pytorch-xxx.bin的目录

Prompt Tuning训练过程

目录0.入门0.1.NLP发展的四个阶段:Prompt工程如此强大,我们还需要模型训练吗?-知乎Promptlearning系列之promptengineering(二)离散型prompt自动构建Promptlearning系列之训练策略篇-知乎ptuningv2的chatglm垂直领域训练记录_路人与大师的博客-云服务器哪家好Pretrain+Fine-tuning(ModelTuning):对于不同的任务,都重新fine-tune一个新的模型,且不能共用。但是对于一个预训练的大语言模型来说,这就仿佛好像是对于每个任务都进行了定制化,十分不高效。PromptTuning:对于不同的任务,仅需

Manifest queries标签 / targetAPI动态获取 / 手机 /包可见性

queries标签——管理软件包可见性如果您的应用以Android11(API级别30)或更高版本为目标平台,在默认情况下,系统会自动让部分应用对您的应用可见,但会隐藏其他应用。通过让部分应用在默认情况下不可见,系统可以了解应向您的应用显示哪些其他应用,这样有助于鼓励最小权限原则,还可帮助GooglePlay等应用商店评估应用为用户提供的隐私权和安全性。如果我们的应用运行在android11或者更高版本的手机上,想要与自动可见的应用之外的应用交互,就要在manifest中添加queries标签。如果您的应用以Android11(API级别30)或更高版本为目标平台,并且需要与应用(自动可见的应

LLMs:LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+

LLMs:LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM2/LLaMA2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微调+奖励模型训练+PPO训练+DPO训练】)的简介、安装、使用方法之详细攻略目录相关文章LLMs之ChatGLM:ChatGLMEfficientTuning(一款高效微调ChatGLM-6B/ChatGLM2-6B的工具【LoRA/P-TuningV2/FreezeTuning/全量微调】)的简介、安装、使用方法之详细攻略LLMs:LLaMAEfficientTuning(一款可高效微调【全参数/LoR

Elasticsearch算分优化方案之rescore_query

简介今天来说一说Elasticsearch的重新评分,即在检索出来一次结果的基础上在进行检索提升数据排序效果,但是仅对查询或者post_filter阶段返回的前多少条进行二次查询。在每个分片上进行二次检索的文档数量时可以通过window_size控制的,该参数默认10。默认情况下,原来的查询语句与二次查询的份数将线性组合以生成文档的最终得分_score,原始查询语句的权重通过query_weight控制,重新二次查询的权重通过rescore_query_weight控制,他们默认都是1。在Elasticsearch中,rescore_query是一种用于改进搜索结果排序的查询。它可以在原始查询

ElasticSearch-Relationships&Geo Queries

目录---Relationships---Usingthehas_childqueryUsingthehas_parentqueryUsingthenestedquery----geo-----Usingthegeo_bounding_boxqueryUsingthegeo_shapequeryUsingthegeo_distancequery---Relationships---"""DELETE/mybooksPUT/mybooks{"mappings":{"properties":{"join_field":{"type":"join","relations":{"order":"ite

swift - 发现扩展时遇到的错误 : Error Domain=PlugInKit Code=13 "query cancelled"

我正在尝试显示或上传UIImage,但出现此错误。"errorsencounteredwhilediscoveringextensions:ErrorDomain=PlugInKitCode=13"querycancelled"UserInfo={NSLocalizedDescription=querycancelled}"importUIKitclassViewController:UIViewController,UINavigationControllerDelegate,UIImagePickerControllerDelegate{//linkedlabelsandUiBut

java - 如何正确确定 "exists"JPA Criteria Query 子句是否返回 true 或 false?

我不知道如何执行返回boolean输出的JPA条件查询。目标是在Oracle上呈现如下所示的标准查询:select1fromdualwhereexists(...);我用子查询执行的whereexists(...)部分。我正在为外部查询而苦苦挣扎。这个的实际用途是确定exists子句中的子查询是否返回true或false。这是我写的:CriteriaBuildercriteriaBuilder=em.getCriteriaBuilder();CriteriaQueryquery=criteriaBuilder.createQuery();query.from(Boolean.class