个人主页：点我进入主页专栏分类：C语言初阶 C语言程序设计————KTV C语言小游戏 C语言进阶C语言刷题 数据结构初阶 Linux欢迎大家点赞，评论，收藏。一起努力1.前言 Linux系统有很多使用方式，我们可以在电脑上搞一个双系统，也可以下一个虚拟机，当然我们也可以购买一个云服务器人然后使用我们的Xshell进行登录，Xshell免费版本，可以点击这个，连接进行下载，Linux的学习尤其是Linux前期的学习是非常的痛苦，Linux也是我们学习新的大门，1991年10月5日，赫尔辛基大学的一名研究生LinusBenedictTorvalds在一个Usene
网上查了查资料，这里记录一下。 今天在编写dockerfile时使用COPY拷贝文件夹时遇到了意料之外的情况。在此记录一下正确的使用方法。背景说明 今天在通过dockerfile将文件夹拷贝到镜像的时候发现，是把文件夹下的内容拷贝进去了。dockerfile如下：12345FROMnode:alpineWORKDIR/usr/src/appCOPYdistnode_modulespackage.json./EXPOSE3000CMD["yarn","start:prod"] 我是想把dist和node_modules两个文件夹都拷贝到镜像中，又不想用多
一、DSL指令请求前缀解析1、开始本篇之前，首先要知道一个概念，什么是DSL？DSL全称为"DomainSpecificLanguage"，英译中的结果就是，领域特定语言。指的是专注于某个应用程序领域的计算机语言，又译作领域专用语言。不同于其他计算机语言，顾名思义，这种语言只用在某些特定的领域。DSL语言主要用于构建以下类型的操作：查询（Query）：DSL语言允许用户定义各种类型的查询，包括全文搜索、精确匹配、范围查询、布尔查询、模糊查询等。用户可以根据具体的需求构建不同类型的查询语句。聚合（Aggregation）：DSL语言支持聚合操作，用于对查询结果进行分组、统计和计算。用户可以创建各
一 root、alias、index、try_files辨析说明：这个系列很适合'前端人员'进阶学习① 前言回顾章神的博客try_files基础知识 配置try_files实现内容重定向root和alias指令辨析 强调：1)index只能处理以'/'结尾的'$uri'请求2)index指令'有点'在location中判断请求是否'是以/'结尾,才'起作用'也即：'if($uri~/$){set$uri="${uri}one_index_value"}',进行'internal重定向'index和autoindex指令回顾absolute_redirect absolute_redir
更多详细信息，请参考官方文档：Dockerfilereference|DockerDocs指令描述ADD添加本地或远程文件和目录。ARG使用构建时变量。CMD指定默认命令。COPY复制文件或者目录。ENTRYPOINT指定默认的可执行文件。ENV设置环境变量。EXPOSE说明应用程序正在监听哪些端口。FROM从基础镜像创建新的构建阶段。HEALTHCHECK启动时检查容器的健康状况。LABEL为镜像添加元数据。MAINTAINER指定镜像的作者ONBUILD指定在构建时使用镜像的说明。RUN执行构建命令。SHELL设置镜像的默认shell命令。STOPSIGNAL指定退出容器的系统调用信号。U
Llama2是开源LLM发展的一个巨大里程碑。最大模型及其经过微调的变体位居HuggingFaceOpenLLM排行榜（https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard）前列。多个基准测试表明，就性能而言，它正在接近GPT-3.5（在某些情况下甚至超过它）。所有这些都意味着，对于从RAG系统到Agent的复杂LLM应用程序，开源LLM是一种越来越可行和可靠的选择。一、Llama-2–7B不擅长从文本到SQL 最小的Llama2模型（7B参数）有一个缺点是它不太擅长生成SQL，因此它不适用于结构化分析示
内容简介大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠，也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架，以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术，为读者揭示大模型开发技术。本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解、基于PyTorch卷积层的MNIST分类实战、PyTorch数据处理与模型展示、ResNet实战、有趣的词嵌入、基于PyTorch循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、预训练模型BE
一.引言目前国内大部分开源模型都集中在7B、13B，而国外开源模型则是集中在7B、13B、70B的尺寸范围，算法开发很需要一个介于13B-70B的大模型，弥补13B模型能力不足和70B模型显卡不够的空档。虽然LLaMA-1-33B有一些衍生的Chinese版本，但是LLaMA2后期并未更新维护该模型，作者在测试中发现LLaMA-1-33B能力与新版的Baichuan-2-13B相近，所以放弃了这款33B模型。11月零一万物正式开源发布首款预训练大模型Yi-34B，今天也顺便分享下Yi-34B模型以及其LoRA微调，有需要的同学欢迎评论区交流讨论～二.零一万物1.模型简介模型地址: https:
指令微调的局限性指令微调对于训练llm的能力至关重要，而模型的有用性在很大程度上取决于我们从小指令数据集中获得最大信息的能力。在本文中，我们提出在微调正向传递的过程中，在训练数据的嵌入向量中添加随机噪声，论文实验显示这个简单的技巧可以提高指令微调的效果，通常有很大的优势，而不需要额外的计算或数据开销。NEFTune虽然简单，但对下游的会话质量有很大的影响。当像LLaMA-2-7B这样的原始LLM被噪声嵌入所微调时，AlpacaEval从29.8%提高到64.7%（图1），令人印象深刻地提高了约35个百分点。NEFTune可以实现在会话任务上惊人的性能跳跃，同时在事实问题回答基线上保持性能，这种
随着语言模型不断扩展到前所未有的规模，对下游任务的所有参数进行微调变得非常昂贵，PEFT方法已成为自然语言处理领域的研究热点。PEFT方法将微调限制在一小部分参数中，以很小的计算成本实现自然语言理解任务的最先进性能。RoSA是一种新的PEFT技术。在一组基准测试的实验中，RoSA在使用相同参数预算的情况下优于先前的低秩自适应(Low-RankAdaptation,LoRA)和纯稀疏微调方法。本文我们将深入探讨RoSA原理、方法和结果。并解释为什么它的性能标志着有意义的进步。对于那些希望有效地微调大型语言模型的人来说，RoSA提供了一种新的解决方案，该解决方案优于以前的方案。对参数高效微调的需求
