可能出现的3种报错--报错1Failedtogetmetadatafortopics[...].org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Call--报错2Causedby:org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Timedoutwaitingtosendthecall.Call:fetchMetadataHeartbeatmustbesetlowerthanthesessiontimeout--报错3Timedoutwaitingforanodeassignment.Call:des
开放和高效的基础语言模型Paper：https://arxiv.org/abs/2302.13971Code:https://github.com/facebookresearch/llama摘要本文介绍了LLaMA，这是⼀个包含7B到65B参数的基础语⾔模型的集合。作者在数万亿个令牌上训练模型，并表明可以仅使⽤公开可⽤的数据集来训练最先进的模型。特别是，LLaMA-13B在⼤多数基准测试中都优于GPT-3(175B)，并且LLaMA65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争⼒。实验数据集训练数据集是多个来源的混合，如表1所示，涵盖了不同的领域。总体而言，作者的
前言在官方文档的描述中，APIFlinkKafkaConsumer和FlinkKafkaProducer将在后续版本陆续弃用、移除，所以在未来生产中有版本升级的情况下，新APIKafkaSource和KafkaSink还是有必要学会使用的。下面介绍下基于新API的一些自定义类以及主程序的简单实践。官方案例官方文档地址:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/docs/connectors/datastream/kafka/KafkaSource的自定义类自定义反序列化器自定义反序列化器可以以指定的格式取到来源K
@KafkaListener里边的 topics必须是常量，不可以是变量但是某些业务场景kafka定义的topic会不同这时候就需要传入变量才可以实现具体实现方式如下：KafkaListener监听方法#{} 这里边是方法名称 这里是获取topic其实可以在对应的@Bean里边写逻辑方法去处理这里用到了获取配置文件的信息因为@value跟@Bean在同一个文件里会先执行@value 这里是对应的topic提前定义好的2、上边是其中一种实现方法，但是对于有些场景依然不能够满足，可以用下边的方式来实现这里kafkaConfigBaseService是一个类，但是注意这里的首字母一定要小写，大写的话
Djangomodel外键的实现主键：在Django中，如果你没有显式地指定一个模型的主键，Django会自动为其创建一个名为“id”的主键字段，这个字段是一个自增长的整数类型。因此，如果在Author模型中没有显式地指定主键，那么它的主键就是自动生成的“id”字段。外键(ForeignKey)：在Django中，表和表之间可以通过外键（ForeignKey）来进行关联。外键是一种将一个表中的字段与另一个表中的字段进行关联的方法。在Django中，外键通常定义在一个模型中，它指向另一个模型的主键（primarykey），从而建立了两个模型之间的关系。一对一关系（OneToOneField）：一
我有一个模型广告系列，它有多个月份:finalclassCampaign:Content,SQLiteModel{varid:Int?varname:Stringvarmonths:Children{returnchildren(\.campaignID)}}当我想以最基本的方式返回事件时，它不包括月份，因为据我所知，计算属性不是Codable。funcgetOneHandler(_req:Request)throws->Future{returntryreq.parameters.next(Campaign.self)}所以，我创建了一个新结构来保存我想要返回的完整对象structF
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
论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x代码地址：https://github.com/RL4M/IRENE基于Transformer的表示学习模型，作为临床诊断辅助工具，以统一的方式处理多模态输入。将图像与文字转化为visualtokens和texttokens，通过一个双向的跨模态注意力机制块共同学习不同信息间的整体特征和其关联性来做出决策。第一个以统一方式使用人工智能处理多模态信息，在临床上辅助医生进行决策诊断。为后续医学领域人工智能处理多模态信息提供一种新的思路。Data胸腔医学中，除了胸部X射线，医生还需要考虑患者
RabbitMQ主题模式（通配符模式）前言什么是Topic模式使用Topic模式的要点通配符规则示例代码示例Pom文件引入RabbtiMQ依赖RabbitMQ工具类生产者消费者1消费者2效果总结前言通过本篇博客能够简单使用RabbitMQ的主题模式。本篇博客主要是博主通过官网总结出的RabbitMQ主题模式。其中如果有误欢迎大家及时指正。什么是Topic模式Topic模式与Direct模式相比，他们都可以根据Routingkey把消息路由到对应的队列上，但是Topic模式相较于Direct来说，它可以基于多个标准进行路由。也就是在队列绑定Routingkey的时候使用通配符。这使我们相较于Di
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
