就是 where column_b contains column_a 的作用。
就是满足什么条件 认为实验结果是置信的，满足什么条件 可以推全，是 除了大盘 AB提升 大于两倍 AA波动 以外的条件。（pvalue的计算方法的
【代码】python 读文件，跳过有问题的那行。
【代码】报错：Module ‘accuracy‘ doesn‘t exist on the Hugging Face Hub。
用于文本分类，正确率高2-4%
商品-描述 作为 输入-输出，数据集大小1500W，人工评估 模型预测新商品的描述 的可用率90%商品-描述 作为 输入-输出
如此设计认为可以是
Latex 使用algorithm报错 undefined control sequence。
Latex 图片和文字重叠到一起。
【代码】Latex 使在table的一个cell里面的内容居中。
re-ranking 方法，基于 adaptive beam search。
核心贡献：优化 multi-head attention 为 码速度。
不用管openssl的事
原因：整个jar包文件太大了。
【代码】huggingface/transformers tokenizer报错 list index out of range。
文章贡献：减少对GPU内存的占用，从而能让GPU容纳更大的模型参数。
09/zero-inference.html原理：
随着train-loss降低，对测试集生成的多样性确实会提升，但语句不通率也在提升。必须关注化时多样性差！
有效？和 输入向量 和 输出向量 和 原来。，进行微调的是两个小矩阵，把原来。到一起的，所以预训练的信息也都在。核心思想是用 两个MLP矩阵。
问题所在：pytorch和cuda版本不匹配。
下面代码想做到，如果"ABC"没在。
【代码】
torch==1.10.0 版本可以。问题所在：pytorch版本不对，
微调的时候，把预训练好的大transformer固定住不训练，在大transformer前面拼接几个token的参数，
其中tmp.sftp的内容是。
nohup python3 -u main1.py >log1 & nohup python3 -u main2.py >log2 &
有优质句子库的情况下，比如训练数据集就是优质句子库， 从优质句子库里，统计所有2-gram或3-gram的出现次数，例如：{你好，10000次} {大家，9000次} {我们，8000次} {世界，7000次} {和平，6000次} {战争，1000次} {战乱，900次} {争战，2次} {乱战，1次} {们我，1次} {界世，1次}然后过滤掉所有模型生成句子里的2-gram或3-gram出现次
huggingface/transformers 的 tokenizer 报的错，报错原因，数据里有None值。
注意这几个参数的大小要一个比一个大，是spark内部的限制。
python代码 自动下载模型实现和参数。如果你的网络环境较差，下载模型参数可能会花费较长时间甚至失败。此时可以先将模型下载到本地，然后从本地加载。参考 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B 的README。以chatglm-6b为例，然后运行。先安装Git LFS。
Copyright © 2005-2023 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
