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计算机工具

撰写SCI论文,所必备的工具解说以及遇到的问题
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`offset_mapping` 是什么
offset_mapping是 transformers 库中分词器(tokenizer)在进行分词操作时返回的一个重要信息,它用于建立原始文本中的字符位置和分词后标记(tokens)之间的映射关系。借助 offset_mapping,你能够知晓每个标记在原始文本中对应的字符起始和结束位置,这在很多自然语言处理任务(像问答系统、命名实体识别等)里非常关键。
zhangjiqun
2025-04-15
490
Xvfb和VNC Server是什么
Xvfb(X Virtual Framebuffer)是一个虚拟的 X 服务器,用于在没有物理显示设备(如显示器)的环境中运行图形界面应用程序。它创建一个虚拟的帧缓冲区,使图形程序能在无实际屏幕输出的情况下运行,常用于服务器环境或无需图形用户界面的系统,为图形应用提供运行所需的显示环境,避免因缺少物理显示设备而导致程序无法启动或运行异常。
zhangjiqun
2025-04-02
870
Overleaf怎么实现强制换行
zhangjiqun
2025-03-29
1170
SCI学术论文图片怎么免费绘制:drawio,gitmind
zhangjiqun
2025-02-16
820
chat完成:飞机大战html代码,超级玛丽html代码
zhangjiqun
2025-02-02
1400
长期记忆、短期记忆、遗忘机制及门控机制;
- **使用数据库存储**:将大量的知识、信息和历史交互数据存储在数据库中。例如,将常见问题及其答案、领域知识、用户的历史提问和回答等存储在关系型数据库或非关系型数据库中。当需要回答问题时,**系统可以从数据库中检索相关信息**。
zhangjiqun
2025-01-18
1700
latex怎么显示_; \begin{algorithm}[H]
在 LaTeX 中,要显示下划线 `_` ,需要在前面加上反斜杠 `\` 进行转义,即 `\_` 。
zhangjiqun
2025-01-17
1380
Layer2:区块链扩容解决方案
Layer2是一种区块链扩容解决方案,旨在解决区块链网络,特别是以太坊等公链面临的**交易拥堵和高手续费**等问题。以下是关于Layer2的详细介绍:
zhangjiqun
2025-01-16
1560
IEEE MEMBER
- **Student Member(学生会员)**:相关专业的本科生或研究生可申请,交钱即可参加,有Student member和Graduate Student member两种,后者是从Student member到member的过度会费打折期。**学生会员升级工作每年进行两次,分别在6月和8月。学生会员毕业后,其学生会员资格随之终止**,根据实际情况升级至相应会员等级,学生会员的会员年限不得超过8年。
zhangjiqun
2025-01-15
2080
AMD 推出的科研 AI“Agent Laboratory”; Agent Laboratory的使用步骤
- **一站式科研流程**:由 LLM 驱动,涵盖**文献综述、实验、报告**撰写三个阶段。用户只需提供科研想法和笔记,就能快速获得**研究报告和代码**,相比以往自主研究方法节省 **84%的研究费用**,凸显其高效性和经济性。
zhangjiqun
2025-01-14
2240
大型概念模型(LCM):句子嵌入空间:SONAR嵌入空间
“Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space” 介绍了一种新的语言模型架构——大型概念模型(LCM),它在句子表示空间中进行建模,有别于传统的基于词元(token)的语言模型。
zhangjiqun
2025-01-13
1480
RAG技术:是将知识库的文档和问题共同输入到LLM中
RAG技术是先从知识库中检索出与问题相关的文档片段,然后将这些检索到的**文档片段与问题**一起输入到LLM中进行回答。具体过程如下:
zhangjiqun
2025-01-12
3560
LLM的实验平台有哪些:快速搭建测试大语言模型
- **简介**:基于画布和节点拖拽连接方式构建程序控制流和测试应用,支持多种大语言模型,如GPT、千问、千帆、星火等系列模型,提供直观的用户界面和灵活的API。
zhangjiqun
2025-01-11
1860
HBM2e是什么意思,TDP功耗是指热设计功耗
HBM2e是**高带宽内存第二代增强版**(High Bandwidth Memory 2 Enhanced)的缩写。它是一种基于3D堆栈工艺的高性能半导体存储器,是HBM2的扩展版本。以下是其具体介绍:
zhangjiqun
2025-01-10
3730
TextGrad的原理及实现:根据文本进行梯度下降,主要是在提示词工程
TextGrad把LLM的应用视为一个**计算图**,自然语言充当了实现不同组件间“梯度”传递的媒介。它借助从**语言模型的输出向所有可能的早期组件进行反向传播文本反馈的方式**,来对各种系统内的各类变量进行优化。
zhangjiqun
2025-01-09
3110
TextGrad不仅用于提示词工程还可用于其他场景
TextGrad不专门用于提示词工程。虽然它在提示词工程方面有很好的应用效果,但它的功能和应用场景远不止于此,具体如下:
zhangjiqun
2025-01-09
1550
联邦学习中数据集不均问题怎么解决
- 尽管数据集的范围是0 - 2,但可以通过一些简单的数学变换来扩充数据。例如,对于数值型数据,可以对每个数据点进行微小的随机扰动。如果数据是整数,可以在原始数据的基础上加上或减去一个小的整数(如 - 1、0、1),这样可以在不改变数据本质特征的情况下增加数据的多样性。
zhangjiqun
2025-01-08
1710
大型语言模型(LLM)中的tokens是什么
在大型语言模型(LLM)中,tokens是文本处理的基本单位,它可以是**一个单词、一个字符、一个标点符号,或者是一个特殊的标记**。以下是关于tokens的详细介绍及举例:
zhangjiqun
2025-01-08
4870
PEFT 技术及简单举例
PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning,参数高效微调)是一种用于优化大型预训练模型微调的技术,旨在提高模型在新任务上的性能,同时减少微调参数的数量和计算复杂度。
zhangjiqun
2025-01-07
2220
MOE怎样划分不同专家
- **随机划分**:将FFN中的神经元随机地均匀划分为多个子集,每个子集独立组成一个专家。例如在LLaMA-MoE模型的构建中,采用**非重叠随机拆分法**,将FFN层中的中间神经元均匀分割成**多个子集,每个子集对应一个专家网络**。
zhangjiqun
2025-01-06
1550
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