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# 前言 一般来说有两种策略用来在并发线程中进行通信:**共享数据和消息传递** 。 **共享数据** :通过改变共享存储器地址内的数据,让不同的并发线程进行通信。使用这种通信类型的并发程序,通常需要应用某种锁定的方式来达成线程间的同步,这些锁定技术包括*mutex*,*semaphore*,或*monitor*等。 *
![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/ac23b23cc94d400395c6a4446197b75e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926064&x-signature=1YlJCdNn38Otf1OboZXLZDCxktU%3D) 并非所有人都熟知如何与 LLM 进行高效交流。**一种方案是,人向模型对齐。** 于是有了 「Prompt工程师」这一岗位,专门撰写适配 LLM �
# 引言 本文回顾了我参与 KubeAdmiral 开源项目的机缘巧合、实现方案,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 KubeAdmiral 项目感兴趣的新入门者有所帮助。 # 自我介绍 我目前在浙江大学SEL实验室攻读硕士学位,研究方向是混部集群优化,主要�
将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。作为云服务平台的基础,火山引擎云网络采用了全自研架构,具备了丰富的产品能力,提供了灵活、安全组网... 我们希望自研vSwitch能够通过低成本的方式满足业务的高性能需求;随着集群规模的不断扩大,可运维会逐渐演变成vSwitch的最大挑战,因此希望它有很好的可运维能力;也希望能基于自研vSwitch构建产品的核心竞争力,在丰富...
将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和工具开放给外部企业,帮助企业在数字化升级中实现持续增长。作为云服务平台的基础,火山引擎云网络采用了全自研架构,具备了丰富的产品能力,提供了灵活、安全组网... 我们希望自研vSwitch能够通过低成本的方式满足业务的高性能需求;随着集群规模的不断扩大,可运维会逐渐演变成vSwitch的最大挑战,因此希望它有很好的可运维能力;也希望能基于自研vSwitch构建产品的核心竞争力,在丰富...
并在线上使用训练的有效模型进行预测。这种方式主要存在两个瓶颈:模型更新周期慢,不能有效反映线上的变化,最快小时级别,一般是天级别甚至周级别。另外一个是模型参数少,预测的效果差;模型参数多线上predict的时候需要内存大,QPS无法保证。针对这些问题,一般而言有两种解决方式:一种是采用On-line-learning的算法,一种采用一些优化的方法,在保证精度的前提下,尽量获取稀疏解,从而降低模型参数的数量。传统的训练方法在模型训...
是一种流行的企业级搜索引擎,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。****```温馨提示:为了保证正确安装和运行,如果可用内存过少,可能导致ES安装或启动失败。查看:RAM内存free -h检查:硬盘空间df -h查看:目录下各文件夹磁盘占用率(ES的data目录指定可根据实际资源情况挂载)du --max-depth=1 -h /***/***ES免安装:这里采用服务器间scp(互通)方式拷贝es安装包(若当前es中数据集较大-超出数10G,数据data目录也可一...
而且不除$\sqrt {{{\rm{d}}_k}}$其实也是一种方法。 这里在给出此步骤的图解公式:![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/56df8e1650674e198f1acc5377af3da0~... 上面的结果有效数字太多了,后文不好教学展示,因此我们对`attn_scores_softmax`的结果取小数点后一位,即`attn_scores_softmax`变成下列形式:```pythonattn_scores_softmax = [ [0.0, 0.5, 0.5], [0.0,...
#### 1.1.3 数据产生方式的变革促成大数据时代的来临- 大数据产业链的4个环节 - 大数据生产与集聚 - 如交易数据、交互数据、传感数据。 - 大数据组织与管理 - 如开展分布式文件系统、分布式计算系统... 旨在**提高计算机系统计算速度和处理能力**的一种有效手段。* 它是由运行在多个部件上的小任务合作来求解一个规模很大的计算问题的一种方法。* **基本思想**是用**多个处理器来协同求解**同一问题,即将被求解的问...
实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对每个文本段的实体进行两两配对,形成主客体的实体对。3. 最后将实体对与文本段进行拼接,进行文本分类。例如:[CLS]实体对[SEP]文本段[SEP],文本分类的类别数为:关系类别数+1,以区分两两配对过程中产生的无效主客体。#### 典型算法说明##### PURE算法该方法来自于论文《A Frustrating Easy Approach for Entity and Relation Extraction》。主体架构如图所示...
人们开始尝试模型小型化的方法。Chinchilla 就是一种模型小型化的尝试,相较于其前代模型,将模型参数缩小了 4 倍,但样本量却增大了 4 倍,这种方法试图在保持相对较小的模型规模的同时利用更多的数据提升模型的性能。... 限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步**提高特征调研和工...
使得目前的方法在D-NeRF数据集上只能取得30+级别的PSNR渲染指标。为了解决这一问题,我们提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模管线,首次将变形场(Deformation Field)与3D高斯(3D Gaussian Splatting)结合实现了高质量的重建与新视角渲染。实验结果表明,变形场可以准确地将规范空间下的3D高斯前向映射(forward-flow)到观测空间,不仅在D-NeRF数据集上实现了10+的PSNR提高,而且在相机位姿不准确的真实场景也取得...