文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一
基于HAL库的ADC采样（常规转换+注入模式）ADC注入模式触发源TIM1初始化ADC初始化ADC的可选触发源（Regular/Injected）ADC初始化ADC_Regular_ModeADC_Injected_ModeADC采样时间ADC数据读取ADC_Regular_Mode常规通道数据读取ADC_Injected_Mode数据读取第一次使用，难免会有缺漏，后面发现不合适的地方会再进行更新在ADCRegularConversionMode下对多通道模拟信号进行采集的最好办法是使用DMA，即直接存储器读取方式。但是在一些场合下，如电机控制，在SVPWM中我们要用到供电电压U_dc，并且我
本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口
本文是LLM系列文章，针对《TruncationSamplingasLanguageModelDesmoothing》的翻译。截断采样作为语言模型的去平滑性摘要1引言2背景3截断作为去平滑性4方法5实验与结果6相关工作7结论8不足摘要来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法（如top-p或top-k）通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架，并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体，以避免无限的困惑。在这种情况下，截断算法的目的是执行去平滑，估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要：我们
我正在尝试构建一个应用程序，该应用程序支持具有常规水平尺寸等级的iOS设备的纵向和横向方向，其余仅支持纵向。在撰写本文时，它将是:仅限纵向(适用于iPhone6Plus/6sPlus除外)以及适用于iPhone6Plus/6sPlus和iPad的纵向和横向。这是由native邮件应用程序执行的类似行为。除其他外，我还尝试了以下内容:overridefuncsupportedInterfaceOrientations()->UIInterfaceOrientationMask{return[.Portrait,.LandscapeLeft,.LandscapeRight]}overrid
文章目录问题原因解决问题Plugin"Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包"wasnotinstalled:Invalidfilenamereturnedbyaserver原因服务器与idea显示版本不一致解决进入官网Chinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包-IntelliJIDEsPlugin|Marketplace(jetbrains.com)找到对应版本的汉化包，下载到电脑idea对应的plugins路径（如下，注意一定要下载到这个路径下才可以正常安装使用，下载到其他路径的话仍然会提示安装失败）下载完成后再次打开id
概念Lasso正则化是一种线性回归中的正则化技术，旨在减少模型的复杂性并防止过拟合。Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）通过在损失函数中添加正则项，促使模型的系数变得稀疏，即某些系数会被压缩到零，从而实现特征选择。在Lasso正则化中，我们引入了一个惩罚项，它是模型中所有系数的绝对值之和乘以一个参数α。这个参数α控制了惩罚的强度，从而影响了系数是否趋向于零。较大的α值会更强烈地推动系数变为零，从而更多地减少特征数量。在使用Lasso正则化时，优化问题的目标是最小化以下形式的损失函数：Loss=MSE+α*Σ|β|其中，MSE是均方误
我正在使用Localize-Swift库(Link)来本地化我的应用程序，它可以很好地处理.strings文件。问题是我必须本地化为一种从右到左的语言，并且我必须通过InterfaceBuilderStoryboard进行本地化，这样我才能使ViewController在RTL格式中看起来是正确的。问题是如何将Storyboard实时设置为用户选择的语言？例如我有2个Storyboard文件:1-.../ProjectName/Base.lproj/Main.storyboard2-.../ProjectName/fa-IR.lproj/Main.storyboard我如何在它们之间实
我正在使用OneSignal来管理我的推送通知。对于某些通知，我收到:NotificationsmusthaveEnglishlanguagecontent但我只用英语发送所有内容...oneSignal.postNotification(["headings":["en":"\(who)"],"subtitle":["en":"\(subtitle)"],"contents":["en":"\(contents)"],"include_player_ids":[result]],who,subtitle,contents都是String，result是receiverID。大多数通知
我没有在网上找到任何相关问题，我正在尝试获取模糊View以显示新的模糊效果.prominent和.regular但它们没有显示。当我将模糊效果更改为.light、.extraLight或.dark时，效果很好。它在描述中说新的模糊效果适应用户界面。这是什么意思，为什么这两个新的模糊效果不起作用？我在模拟器和我的iPhone中都有iOS10，但它们都没有显示新的模糊效果。打印语句表示正在调用if语句(而不是else)，正如预期的那样。letblurEffect:UIBlurEffect!if#available(iOS10.0,*){blurEffect=UIBlurEffect(sty
