系列文章目录LLVM系列第一章：编译LLVM源码LLVM系列第二章：模块ModuleLLVM系列第三章：函数FunctionLLVM系列第四章：逻辑代码块BlockLLVM系列第五章：全局变量Global VariableLLVM系列第六章：函数返回值ReturnLLVM系列第七章：函数参数Function ArgumentsLLVM系列第八章：算术运算语句Arithmetic Statement
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2024-07-15 07:36:46
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Function calling by LLM资料收集
原创
2023-07-16 00:22:27
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文章目录key words:介绍**MMU****物理地址**线性地址虚拟内存逻辑地址内存管理内存及寻址地址变换地址变换分段机制分页机制启用分页机制实现线性地址到物理地址转换的过程分页机制和分段机制的不同页表结构两级页表结构不存在的页表页表项格式虚拟存储任务之间的保护 和 特权级保护 key words:物理地址: 内存单元所看到的地址，机器内主存的地址，包括RAM和ROM逻辑地址: cpu生成
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2024-04-05 12:15:04
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1、概述 大型语言模型(LLM)的输出行为可以通过多种配置参数进行精细控制。这些参数共同决定了模型生成文本的质量、风格和多样性。理解这些配置选项及其相互作用对于有效使用LLM至关重要。 2、输出长度 (Output length) 一个重要的配置设置是响应中要生成的令牌数量。生成更多令牌需要 LLM
LLM2LLM 是一种创新的迭代数据增强技术，通过教师模型生成合成数据，显著提升大语言模型在数据稀缺任务中的性能。
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RNN和LSTM学习笔记RNNRNN简介BRNNDRNNLSTMBi-LSTMLSTM代码分析RNNRNN简介参考知乎 循环神经网络 对于处理连续文本，我们需要联系句子上下文的内容，例如“我 吃 水果”。 我们需要将三个词一次输入我们的输入层中，三个词分不同的时刻输入。因此，每个时刻的权值W都是继承上个权值S，而新的S又由输入X和W共同决定，更为详细的图： 我们将每次的输出更新，会得到下面这样的公
课程学习本节课主要对于大白AI课程：https://mp.weixin.qq.com/s/STbdSoI7xLeHrNyLlw9GOg《Pytorch模型推理及多任务通用范式》课程中的第五节课进行学习。作业题目包含以下必做题和思考题1、必做题：1.1 自己找 2 张其他图，用 Yolox_s 进行目标检测，并注明输入尺寸和两个阈值。2、思考题：2.1 Yolox_s：用 time 模块和 for
介绍部分使用ChatGPT查询得到……LLM是啥？NLP中的LLM大模型（Large Language Model）是指能够处理海量文本数据和生成高质量语言表达能力的大型神经语言模型。通常，LLM大模型会使用海量的训练数据和深度学习神经网络来学习文本数据的规律，并生成基于统计的语言表达。目前，常见的LLM大模型包括GPT-3/4、BERT、Transformer、ELMo等。这些模型已经在自然语言
原创
2023-07-05 11:07:14
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Java杂谈（十一）??ORM 这是最后一篇Java杂谈了，以ORM框架的谈论收尾，也算是把J2ee的最后一方面给涵盖到了，之所以这么晚才总结出ORM这方面，一是笔者这两周比较忙，另一方面也想善始善终，仔细的先自己好好研究一下ORM框架技术，不想草率的敷衍了
LLVM 功能
C 和 C++的LLVM 编译器系统包括以下内容：
• C、C++、Objective-C、Fortran 等的前端。它们支持 ANSI 标准的 C 和 C++ 语言。此外，还支持许多 GCC 扩展。
• LLVM 指令集的稳定实现，它同时用作在线和离线代码表示，以及汇编 (ASCII) 和字节码（二进制）读取器和写入器，以及验证器。
• 一个强大的通道管理系统，可
由于使用其硬件创建的生成式AI应用程序，Nvidia经历了显着的增长。另一项软件创新，矢量数据库，也正在乘着生成式人工智能的浪潮。开发人员正在向量数据库上用Python构建AI驱动的应用程序。通过将数据编码为向量，他们可以利用向量空间的数学特性在非常大的数据集中实现快速相似性搜索。让我们从基础开始！矢量数据库基础知识矢量数据库将数据作为数字矢量存储在坐标空间中。这允许通过余
文章目录一、什么是LLM二、LLM从海量文本中学习到了什么？三、LLM的知识到底存储到了网络中的什么地方四、如何修改LLM中的某些知识？五、如何平衡训练数据量、模型参数、增加epoch的关系六、思维链promting是啥七、代码预训练增强LLM推理能力八、各种大模型评测排行榜网站九、预训练数据集概览十、InstructGPT模型微调数据集十一、指令微调数据集格式十二、训练数据准备阶段参考文档 一
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2023-12-01 20:24:46
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文章目录一.背景介绍二.LangChain简介2.1 常见应用场景三.LangChain特点3.1 优点3.2 不足四.LangChain功能4.1 基础功能4.2 功能模块4.2.1 LLM和Prompts4.2.2 Chain4.2.3 Agent4.2.4 Memory4.2.5 Embedding4.2.6 Models4.2.7 Indexes五.实战案例5.1 背景需求5.2 数据准
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2024-04-17 16:19:34
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函数是JavaScript中很重要的一个语言元素，并且提供了一个function关键字和内置对象Function，下面是其可能的用法和它们之间的关系。 使用方法一：varfoo01=function() //or fun01 = function() { vartemp=100; this.te...
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2015-03-03 16:35:00
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@[TOC](Logstash+MQ 日志采集)需求场景logback+MQ+Logstash采集多台服务（下文用生产端代替）的日志数据，汇总到一台服务器（下文用消费端代替）中。实现1.RabbitMQ 将日志消息发布到mq，消费端获取消息。
2.Logstash 收集日志数据。放在消费端，接收mq消息，文件形式输出到本地。服务环境1.windows环境
2 .mq（环境模拟）
原创
2022-11-27 21:23:01
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与LLM推理机制中严格硬编码工具调用的固定实践流程相反，以代码为中心的范式允许LLM动态生成tokens，并使用可
原创
2024-04-11 14:53:22
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reference:https://github.com/abacaj/code-evalLMSYS Orghttps://github.com/THUDM/CodeGeeX2WizardLM/WizardLM-30B-V1.0 · Hugging
原创
2023-11-10 13:50:52
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LLM是LangChain的基本组成部分，用于处理输入的文本或向量内容，返回文本字符串。LangChain可以提供通用接口实现LLM访问，便于开发人员更换或自定义LLM。下面是一个自定义的、可供LangChain使用的LLM架构：import time
import logging
import requests
from typing import Optional,List,Dict,Mapp
