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######################################################## /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/transformers/models/roberta/modeling_roberta.py in forward(self, input_ids, attention_mask, token_type_ids, position_ids, head_mask, inputs_embeds, encoder_hidden_states, encoder_attention_mask, past_key_values, use_cache, output_attentions, output_hidden_states, return_dict) 787 raise ValueError(“You
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• ZERO-RESOURCE HALLUCINATION PREVENTION FOR LARGE LANGUAGE MODELS • 在本文中，我们引入了一种新的预检测自评估技术，称为自熟悉度，该技术侧重于评估模型对输入指令中存在的概念的熟悉程度，并在不熟悉概念的情况下保留响应的生成。这种方法模仿了人类避免对不熟悉的话题做出反应的能力，从而减少了幻觉。 幻觉的检测和纠正方法 先前对幻觉检测和纠正的研究主要集中在特定任务的条件文本生成，如抽象摘要Maynez et al (2020);Wang等(2020);Cao等人(2021)，Rohrbach等人(2018);Biten等人(2022)，对话生成Shuster等人(2021)，机器翻译Zhou等人(2020);Wang et al . (2020b;2021)。由于这些作品具有高度的任务特异性，它们无法解决公开对话中的幻觉问题。 对于开放式对话设置，这些方法通常根据所采用的策略分为两组。第一组利用思维链(CoT)或快速规划来评估和修正响应，Lee et al (2022);Gou等人(2023)
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Traceback (most recent call last): File “/workspace/run/wsgi_rag.py_1”, line 28, in model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, device_map=f’cuda:{device_idx}', torch_dtype=torch.bfloat16, trust_remote_code=True) File “/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/transformers/models/auto/auto_factory.py”, line 488,
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A Neural Probabilistic Language Model阅读笔记 神经网络结构 Bengio 用了一个三层的神经网络来构建语言模型，同样也是 n-gram 模型。如下图所示： ![] 通过前 n − 1个词即 w t − n + 1 , … , w t − 2 , w t − 1来预测第 n个词即 w t。 网络结构描述 网络的第一层（输入层）是将 C ( w t − n + 1 ) , … , C ( w t − 2 ) , C ( w t − 1 )拼接到一起，则形成的向量为x，维度为 ( n − 1
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文章目录 * * 1. 训练word2vec # 训练词向量 w2v_data = [] for i in train_df['string'].values: w2v_data.append(i.split()) for i in test_df['string'].values: w2v_data.append(i.split()) model_word2vec = gensim.models.Word2Vec(sentences=w2v_data, size=100, window=5, min_count=1, workers=
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git服务器搭建过程 参考网上资料搭建git服务器过程记录 如下： 需求 硬件需求：一台Ubuntu或者debian电脑（虚拟机），能通过网络访问到。 软件需求：git-core, gitosis, openssh-server, openssh-client, Apache2(Gitweb) 安装配置git服务器 安装git和openssh： sudo apt-get install git-core openssh-server openssh-client 新加用户git， 该用户将作为所有代码仓库和用户权限的管理者： sudo useradd -m git sudo passwd git 建立一个git仓库的存储点： sudo mkdir /home/repo 让除了git以外的用户对此目录无任何权限： sudo chown git:git /home/repo sudo chmod 700 /home/repo 安装配置gitosis
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// // main.m // OC2_类的创建 // // Created by weisuzhong on 2017/7/5. // Copyright © 2017年 weisuzhong. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> //Student类 //@interface 是定义一个类的关键字 //@end 表示类定义结束 //Student 类型 //NSObject 根类 //NS：Next Step表示公司的前缀 @interface Student : NSObject { //实例变量的定义，通常以_开头 //实例变量必须包含在大括号内，有点像C语言的结构体 NSString *_name;//NSString 是OC系统提供的字符串类 NSInteger _age;//NSInteger
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今天来谈一谈@functools.lru_cache(maxsize=128, typed=False)缓存装饰器，这是在Python3.2版本中新添加的功能，意在将重复耗时的计算的中间结果保存下来，如无缓存的递归运算。lru 是（least recently used）的缩写，即最近最少使用原则。表明缓存不会无限制增长，一段时间不用的缓存条目会被扔掉。 maxsize 是保存最近多少个调用的结果，最好设置为 2 的倍数，默认为 128。如果设置为 None 的话就相当于是 maxsize 为正无穷了。还有一个参数是 type，如果 type 设置为 true，即把不同参数类型得到的结果分开保存，如 f(3) 和 f(3.0) 会被区分开。 我们来看几个例子，
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C语言字符串 * 字符串必须用双引号包含 * 字符串中的每个字符占一个字节，ASCII * C语言字符串的末尾有一个隐藏的’\0’ * 打印C语言的字符串用 %s 占位符，传递字符串的首地址即可 OC字符串对象(NSString) * 字符串前面加上 @ * 打印OC的字符串对象用 %@ * OC字符串中对象中的每一个字符都是uichar字符，uichar字符符合unicode编码 * Utf8编码存储字符串，不需要考虑字符存储 // // main.m // NSString对象基本操作 // // Created by weisuzhong on 2017/7/7. // Copyright © 2017年 weisuzhong. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> //C语言字符串 //"Hello World" //1. C语言字符串必须用双引号包含 //2. C语言字符串中的每个字符占一个字节，ASCII
使用rllib的时候，如果使用PPOTrainer或者某一个其他的trainer，在执行trainer.train()的时候，会打印model summary，也可以显式调用获取model summary的API，就像下面这样 >>> from ray.rllib.agents.ppo import PPOTrainer >>> trainer = PPOTrainer(env="CartPole-v0", config={"eager": True, "num_workers": 0}) >>> policy = trainer.get_policy() >>> policy.
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// // main.m // OC4_可变字符串 // // Created by weisuzhong on 2017/7/14. // Copyright © 2017年 Transformers. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> //NSString 创建不可变字符串对象 //NSMutableString 是NSString类的子类 int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { NSMutableString *str1 = [[NSMutableString alloc] initWithString:@"hello world!"]; NSLog(@"str = %@" , str1); //创建指定容量大小的可变字符串
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// // main.m // 数组的操作 // // Created by weisuzhong on 2017/7/22. // Copyright © 2017年 weisuzhong. All rights reserved. // #import <Foundation/Foundation.h> int main(int argc, const char * argv[]) { @autoreleasepool { //NSArray *array = [[NSArray alloc] init]; //创建空数组对象 //获取数组元素的个数 NSArray *array = @[@"he" , @"rtger" , @"rte"]; NSLog(@"