1、微指令设计原则有利于缩短微指令字长度有利于减少控制存储器容量有利于提高微程序执行速度有利于对微指令进行修改有利于提高程序设计的灵活性2、微指令格式（直接表示法） 这种方法简单直观，便于输出控制，但是微指令长度太长，控存容量大，如何压缩微指令长度？这里介绍三种方法：改直接表示为编码表示（压缩互斥性微指令）去掉下址字段，采用μPC=μPC+1的方式生成微指令地址改水平型微指令为垂直型微指
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2024-03-22 13:42:52
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机器指令 存储位置：一般在主存中 指令格式：操作码+地址码 操作码---分为长度固定和长度可变 地址码---分为寻址地址+形式地址（指令中显示出来的地址，指明了操作数的位置。可以经过某种计算变成有效地址，也就是操作数的真实地址）ps：存储器的种类很多，按其用途可分为主存储器和辅助存储器，主存储器又称内存
一、BERT原理
BERT取名来自 Bidirectional Encoder Representations from Transformers。架构为：预训练 + fine-tuning(对于特定的任务只需要添加一个输出层)。
1、引言
通过预训练语言模
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2024-08-08 15:04:55
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大规模图嵌入框架 PBG，由Facebook开源。
paper：
https://mlsys.org/Conferences/2019/doc/2019/71.pdf
基本思路：
读入edgelist，对各node赋予一个vector，通过更新vector，使得connected entities更加接近，unconnected en
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2024-02-25 11:59:55
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文章目录开源指令数据集斯坦福数据链家数据Baize(基于少量种子问题的对话数据)垂直领域数据集医疗领域的英文数据医疗领域的中文数据法律领域中文数据COIG数据集（可商用的中文数据集） 开源指令数据集斯坦福数据斯坦福52K英文指令数据：https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca 52K 条指令中的每一条都是唯一的,答案由text-davinci-003
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2024-01-09 15:43:44
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玩过FGO的玩家对【指令卡】都不陌生，指令卡是FGO游戏最重要的组成部分，每位从者拥有五张指令卡，分别由红、蓝、绿三种颜色组成，每种颜色的指令卡对应不同的效果，红卡的攻击力最高，蓝卡次之，但是蓝卡能提供较多的NP获取，绿卡攻击力最低，但是能提供较多暴击星以及少量NP。同时不同的指令卡组合也能带来不一样的效果，三张红卡一起可以提升20%固定伤害，三张蓝卡一起可以获得20%NP，三张绿卡一起可以获得1
在本篇文章中，我将详细记录如何解决 "指令跟随格式微调Llama3" 的过程。这一过程中涵盖了多个与版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展相关的内容，确保读者能全面了解并高效实践。
### 版本对比
在比较Llama3的不同版本时，我分析了各版本的特性以及它们之间的兼容性。以下是一个版本特性对比表，帮助我们更好地理解这些差异。
| 版本 | 特性
ollama 运行embeding是一个涉及性能和稳定性的重要问题。针对这个问题的解决方案，将从多个维度来展开，确保我们能够有效隔离并修复问题。本文将涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及最佳实践，以一个系统化的方式进行介绍。
### 背景定位
**业务影响**
在实际操作中，ollama的运行聚焦在处理高负载并确保响应的及时性。然而，随着使用场景的复杂性增加，embedi
Abstract在本文中，我们提出了方向跳跃图（DSG），这是一种简单但有效的跳跃图模型的增强，通过在单词预测中明确区分左右上下文。在此过程中，为每个单词引入一个方向向量，从而不仅通过单词在其上下文中的共现co-occurrence模式，而且通过其上下文单词的方向来学习单词的嵌入。关于复杂性的理论和实证研究表明，与skip-gram模型的其他扩展相比，我们的模型可以像原始skip-gram模型一样
一、Lora简介 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题。目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销。 LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵)
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2024-10-25 22:35:44
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文章目录1. 前言2. 目标3. CBOW4. 训练结果5. 如何使用6. 参考 1. 前言现在 NLP 相关的技术大概率会接触到词向量、word embedding（词嵌入）诸如此类的术语。然后网上一搜，哦，有一个 Word2Vec 的技术，能够把单词表示成一种低维向量，不仅可以方便计算机的计算、还可以捕捉到单词之间的语义关系，哦，真棒，用了都说好！那么请仔细想想，这个词向量是怎么来的？为什
写在前面图3. 哪些菌门随时间呈现规律变化呢?绘图实战清空工作环境和加载包读入实验设计、OTU表和物种注释筛选高丰度门用于展示数据交叉筛选按样品绘图按组绘图绘制冲击图alluvium 写在前面之前分享了3月底发表的的 《水稻微生物组时间序列分析》的文章，大家对其中图绘制过程比较感兴趣。一上午收到了超30条留言，累计收到41个小伙伴的留言求精讲。我们将花时间把此文的原始代码整理并精讲，祝有需要的小
动机本文是2021年SIGIR上的一篇论文。如今embedding技术在推荐系统中已经取得了巨大成功，但是这种技术对数据要求较高且存在着冷启动问题。对于只有少量交互信息的物品，它们的id embedding成为cold id embedding。cold id embedding有以下两个问题：1.冷id嵌入和深度学习模型存在着一些差距，很难拟合深度学习模型。2.噪声严重影响了冷id嵌入。目前大部
要加快程序执行的速度，就需要加快指令执行的速度，由此指令系统的发展方向有两个CISC：复杂指令集计算机系统，增加新的指令，增强指令的功能，但是会导致指令越来越多，指令系统变得复杂RISC：精简指令集计算机系统，保留必要的指令，减少指令的数量可以看到，CISC是将多条指令合成一条强功能指令，RISC是将强功能指令去掉，由最基本的指令来实现强功能指令的功能。一个是组合，一个是拆分，为什么都可以提高程序
# Embedding in Machine Learning
Embedding is a technique widely used in machine learning to represent categorical variables as continuous vectors. This technique is particularly useful when dealing w
原创
2024-04-28 05:43:04
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在配置完成Nginx+FastCGI之后，为了保证Nginx下PHP环境的高速稳定运行，需要添加一些FastCGI优化指令。下面给出一个优化实例，将下面代码添加到Nginx主配置文件中的HTTP层级。 fastcgi_cache_path /usr/local/nginx/fastcgi_cache levels=1:2 keys_zone=TEST:10m inactive=5m;
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2024-10-17 16:28:42
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ollama embedding API 是一个新兴的工具，旨在通过简化嵌入模型的使用，帮助开发者更好地利用大规模预训练语言模型。在本文中，我们将深入探讨该 API 的背景、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及案例分析，力求为你提供全面的理解与实践指南。
关于 ollama embedding API，它能够有效地将文本转换为向量，并支持各种嵌入操作，非常适合用于信息检索、自然语言处理以及推
概念模型、逻辑模型和物理模型。概念模型定义要建模的系统中的实体和关系。关系数据库的逻辑模型通过外键约束将实体和关系规范化到表中。物理模型通过指定分区和索引等存储详细信息实现特定数据引擎的功能。 概念模型、存储模型以及两个模型之间的映射以外部规范（称为 实体数据模型 (EDM)）表示。可以根据需要对存储模型和映射进行更改，而不需要对概念模型、
关于存储简介 一、关于存储方式1.直连式存储： 我们普通PC机就是直连存储，使用跳线和主板总线相连 优点：1. 使用方便 2. 直接识别为一个块设备。然后，制作分区、文件系统、挂载访问缺点：1. 消耗本服务器的资源I/O、CPU2.非直连式存储：NAS网络附属存储和SAN存储区域网络 网络
很多设计师会用样机模型来展示自己的作品，让设计图案、应用界面等作品应用到实物效果图中，能体现作品的最终效果，更加形象逼真。哪里能下载到样机模板呢？今天我就推荐6个网站帮你解决，赶紧收藏！1、菜鸟图库https://www.sucai999.com/searchlist/3217.html?v=NTYxMjky菜鸟图库有多种类型的设计素材，像平面、电商、UI、办公等素材这里面都能找到，样
