在 http://www.theserverside.com/articles/article.tss?l=LightweightModeling 一文中,作者介绍了一种实际可行的MDA方法。
即通过UML->EMF Model -> Code 得到领域模型的代码。然后将领域模型的代码通过JET templates生成更多的程序代码。
在 http://www.theserverside.com/articles/article.tss?l=LightweightModeling 一文中,作者介绍了一种实际可行的MDA方法。
即通过UML->EMF Model -> Code 得到领域模型的代码。然后将领域模型的代码通过JET templates生成更多的程序代码。
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学习原理性很强的东西时,以问题驱动学习、理论联系实际(写给自己的,待续)
PHP __call()在对象中调用一个不可访问方法时,__call() 会被调用。示例废话不多说,直接上代码。<?
预训练大型语言模型(LLMs)在大量文本数据上已成为标准范式。在使用这些LLMs进行许多下游应用时,通常会通过基于RAG的提示或微调,将新知识(例如,时效性新闻或私有领域知识)融入预训练模型中。然而,模型获取这些新知识的最优方法仍然是一个开放问题。本文提出了一种名为Retrieval Augmented Fine Tuning(RAFT)的训练方法,它提高了模型在“开卷”领域特定设置中回答问题的能力。RAFT通过训练模型忽略那些对回答问题没有帮助的文档(我们称之为干扰文档),来实现这一点。
/b4c219dee23df1e
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