国内文章 我做的FFmpeg开源C#封装库Sdcb.FFmpeg https://www.cnblogs.com/sdflysha/archive/2023/02/27/dotnet-conf-china-2022-ffmpeg.html FFmpeg是知名的音频视频处理软件，我平时工作生活中会经常
dl.google.com不能访问 1、通过https://ping.chinaz.com/解析出dl.google.com的国内代理 2、C:\Windows\System32\drivers\etc添加配置的hosts中 220.181.174.225 dl.google.com
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问题描述 从Azure App Service的页面中，直接跳转到高级管理工具Kudu站点(https://.scm.chinacloudsites.cn/)时，可以自动使用AAD用户(即登录Azure门户的订阅账号)，同时，也可以使用App Servi
CSRF(get) 自己随便输点东西，回显登录失败，查看源码没发现什么 点开提示，登录进去看看 看到可以修改个人信息，我们把居住改成China,修改成功，没发现urlhttp://127.0.0.1/pikachu/vul/csrf/csrfget/csrf_get_edit.php有变化 这次我们
TencentOS Tiny AIoT 应用创新大赛是腾讯 TencentOS 团队联合恩智浦半导体、安谋科技（Arm China）发起的线上开发者活动，主要面向中小企业嵌入式工程师、广大嵌入式开发者、物联网爱好者、创客团队等，期待广大开发者能参与到国内开源项目中，通过开源协同，基于 Tencent
问题描述 在Azure中连接 Service Bus 服务发送消息时发生证书错误，抛出证书异常消息： 或 The X.509 certificate CN=servicebus.chinacloudapi.cn, OU=Azure, O=Shanghai Blue Cloud Technology
问题描述 App Service 支持从ACR中直接拉取镜像，并且可以配置持续部署(Continuous Deployment), 它是通过在ACR中添加一个Webhook，然后发送POST请求到 .scm.chinacloudsites.cn/api/
众所周知，中美刚好在地球的对面，隔着老大老大的太平洋。为了两国人民的“友谊”，网络互通，中美之间的网络、电话等数据传输得通过跨域太平洋的海底光缆来进行。 目前中美之间有两条直达海底光缆，一条是中美直达海底光缆(China-US CableNetwork)，网络容量达到了 80Gbps。中国大陆登陆点
理论 我们需要一个数据结构维护树上的问题，仿照序列上的问题，我们需要一个方法快速的刻画出信息。 比如说线段树就通过分治的方式来通过将一个区间划分成 \(\log n\) 个区间并刻画出这 \(\log n\) 个区间的信息。 然后我们考虑把这个东西放到树上类比。你发现线段树上每个非叶节点都有两个儿子
`https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca#%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8B%E8%BD%BD` 以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域
Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7BFlagAlpha/Llama2
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese
Llama2-Chinese项目给出pretrain的data为QA数据格式，可能会有疑问pretrain不应该是Text数据格式吗？而在Chinese-LLaMA-Alpaca-2和open-llama2预训练使用的LoRA技术，给出pretrain的data为Text数据格式。所以推测应该pre
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
测试问题筛选自AtomBulb[1]，共95个测试问题，包含：通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。 1.测试中的Prompt 例如对于问题"列出5种可以改善睡眠质量的方法"，如下所示： [INST] <>You are a helpf
本文介绍了Llama2模型集成LangChain框架的具体实现，这样可更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等。 1.调用Llama2类 针对LangChain[1]框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py，调用代码如下
TRL（Transformer Reinforcement Learning）是一个使用强化学习来训练Transformer语言模型和Stable Diffusion模型的Python类库工具集，听上去很抽象，但如果说主要是做SFT（Supervised Fine-tuning）、RM（Reward
