摘要：本文介绍了使用微调技术进行自然语言生成的方法。通过使用transformers库中的AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer，可以在多节点环境下进行微调。训练数据的准备你需要将所有样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包含id和conversation，其中后者为一个列表。示例如下所示：[{"id":"identity_0","conversations":[{"from":"user","value":"你好"},{"from":"assistant","value":"我是一个语言模型，我叫通义千问。"}]}]微调方法分析微调脚本能
我有许多构成游戏背景的独立节点(方block)。它们每个都是32x32p，并且彼此相邻放置以形成地板/屋顶/障碍物。我从JSON文件加载map，并在场景初始化时根据JSON文件的内容将节点定位在背景层/节点上。这工作正常，但是，我在移动背景层/物理引擎正在做它的事情时遇到了一些错误。一些节点彼此移动1点/像素，在它们之间创建一个间隙。由于背景颜色不同，这看起来很糟糕。问题主要出现在map更远的地方(不是马上)，与此同时，我要么向玩家施加脉冲，要么物理引擎使玩家弹跳(或类似)。这是一张说明我的问题的图片:(Clicktoopeninseparatetab)如您所见，在nodes中的o和d
这个项目目前由于各种原因已经结束了，最终没能做到上架那一步，不过RTS的所有坑都踩了一遍。本人是RTS游戏爱好者，这篇文章先泛泛谈一下关键技术问题的遇到的大坑。后面有空再补上细节和代码。一、最重要的问题是网络同步，没有之一 对于RTS，最重要的就是网络同步问题，无法回避，影响全局，甚至决定成败。0）网游？局域网游戏？ 这个问题必须首先回答，如果你选择了网游，首先扪心自问：有没有足够的启动资金。 如果没有足够的启动资金，而又决定做网游RTS，那么这条道路是极其艰辛的，具体看下面。1）状态同步/帧同步/指令帧同步/网络状态指令帧同步的选择 同步方式：本地玩家的数据和
2024年是大型语言模型(llm)的快速发展的一年，对于大语言模型的训练一个重要的方法是对齐方法，它包括使用人类样本的监督微调(SFT)和依赖人类偏好的人类反馈强化学习(RLHF)。这些方法在llm中发挥了至关重要的作用，但是对齐方法对人工注释数据有的大量需求。这一挑战使得微调成为一个充满活力的研究领域，研究人员积极致力于开发能够有效利用人类数据的方法。加州大学最近的一项研究介绍了一种名为SPIN(SelfPlayfInetuNing)的新技术。SPIN从AlphaGoZero和AlphaZero等游戏中成功的自我对弈机制中汲取灵感。它能够使LLM参与自我游戏的能力。这消除了对专业注释者的需求
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言1、ls指令2、 pwd命令3、cd指令4、touch指令5、mkdir指令（重要）6、rmdir指令&&rm指令（重要）7、man指令（重要）8、cp指令（重要）9、mv指令（重要）配套知识：10、cat指令11、more指令12、less指令（重要）13、head指令14、tail指令想要查看中间的行(管道)15、时间相关的指令16、Cal指令17、find指令：（灰常重要）-name18、grep指令19、zip/unzip指令20、tar指令（重要）：打包/解包，不打开它，直接看内容21、bc指令22、unam
下面是AVR架构下的汇编语言常用指令集，英语原版看起来会更容易理解，如下所示： 上面是常用的指令，全部指令集的使用方法可以在之类找到：http://ww1.microchip.com/downloads/en/devicedoc/atmel-0856-avr-instruction-set-manual.pdf
我们会在GitHub上持续更新这个教程:https://github.com/phodal/build-ai-coding-assistant，欢迎在GitHub上讨论。2023年，生成式AI的火爆，让越来越多的组织开始引入AI辅助编码。与在2021年发布的GitHubCopilot稍有差异的是，代码补全只是重多场景中的一个。大量的企业内部在探索结合需求生成完整代码、代码审查等场景，也引入生成式AI，来提升开发效率。在这个背景下，我们（Thoughtworks）也开发了一系列的开源工具，以帮助更多的组织构建自己的AI辅助编码助手：AutoDev，基于JetBrains平台的全流程AI辅助编码工
1.为什么要对Yuan2.0做微调？ Yuan2.0（https://huggingface.co/IEITYuan）是浪潮信息发布的新一代基础语言大模型，该模型拥有优异的数学、代码能力。自发布以来，Yuan2.0已经受到了业界广泛的关注。当前Yuan2.0已经开源参数量分别是102B、51B和2B的3个基础模型，以供研发人员做进一步的开发。LLM（大语言模型）微调方案是解决通用大模型落地私有领域的一大利器。基于开源大模型的微调，不仅可以提升LLM对于指令的遵循能力，也能通过行业知识的引入，来提升LLM在专业领域的知识和能力。当前，学界和业界已经基于LLM开发及实践出了众多的微调方法，如指令
文章目录ps-axj：查看进程ps-aL：查看线程echo$?：查看最近程序的退出码jobs：查看后台运行的线程组fd任务号：将后台任务提到前台bg任务号：将暂停的后台程序重启netstat-nltp：查看服务及监听端口详情mkfifo：创建命名管道arp：查看IP地址和MAC地址的映射信息ping：测试网络连通性traceroute命令：跟踪网络数据包传输路径route命令：配置和显示内核IP路由表ps-axj：查看进程ps-aL：查看线程补充：查看线程或进程的监控脚本//进程while:;dops-axj|head-1&&ps-axj|grep进程;sleep1;done//线程while
带你深入剖析Git操作指令下的奥秘原理和运作机制前提介绍常用的Git命令跳步级别操作直接跳过缓存区-提交代码gitcommit-a直接跳过缓存区-回滚代码gitcheckoutHEAD--filesgit的graphFlow流程命令详解DiffCommit前置分支提交提交覆盖机制amendCheckoutcheckout总结Reset`gitreset`命令选择性地修改工作目录和暂存区MergeCherryPick前提介绍Git是一个分布式版本控制系统，它可以跟踪文件的修改、记录历史版本，并支持多人协作开发。上面是Git中最常用的命令，用于在工作目录、暂存目录（也称为索引）和仓库、远程仓库之间
