我们的独立变量将是从我们非常长的列表中的第一个单词开始并以倒数第二个单词结束的单词序列，我们的因变量将是从第二个单词开始并以最后一个单词结束的单词序列。...metrics=accuracy).to_fp16() 在训练分类器之前的最后一步是从我们微调的语言模型中加载编码器。...before_batch 在整理之前应用于项目列表上。这是将项目填充到相同大小的理想位置。 after_batch 在构建后对整个批次应用。这相当于DataBlock中的batch_tfms。...Jeremy 说 我在高度经验丰富的从业者中经常看到的一个常见实际错误是在分析过程中未能在适当的时间使用适当的数据集。特别是，大多数人倾向于从太大、太复杂的数据集开始。...例如，如果您从 1 开始乘以 2，您会得到序列 1、2、4、8，…在 32 步之后，您已经达到 4,294,967,296。
例如，在Webshell检测中，Webshell文件内容，在恶意软件检测中，API序列，都可以视作长文本数据，使用NLP技术进行分词、向量化、预训练等操作。...第二，起源于两个github项目。第一个是一个单纯的文本分类项目，作者是对3个文本数据集，使用1种特征化方法，训练13种机器学习和深度学习模型。...在不同的安全场景中，安全数据不同，采用的分词粒度也可能不同，例如用于恶意样本检测的动态API行为序列数据，需要进行单词粒度的划分。域名安全检测中的域名数据，最好采用字符粒度划分。...第二种预训练的方式，调个gensim库中word2vec类预训练，对于不在预训练字典中的数据，其词嵌入向量直接填充为0，第三种预训练+微调的方式，稍微复杂一点，简单来说就是前两种方式的组合，用第二种方式得到预训练矩阵...第一个非预期问题是，已知的库和函数不能完全满足我们的需求。一般来说，使用keras的文本处理类Tokenizer预处理文本数据，得到词序列索引，完全没有问题。
模板结构是一个文本字符串，有两个槽：一个输入槽 [X]，用于输入问题，一个输出槽 [Z]，用于中间生成的答案文本Z。在实际操作中，为了让模型理解任务，用问题和答案填充模板得到几个学习样例。...然后用实际输入填充模板并和学习样例组合起来，得到完整的prompt一起输入模型。在情感分析任务中，模板的形式可以采用"[X], it is [Z].”。...然后，采用 ChatGPT/GPT-4 对进化得到的指令生成回复。进一步，混合所有生成的指令数据来微调语言模型。 下图展示了一个Evol-Instruct的例子。从一个简单的初始指令“1+1=?”...主要有两种方法，一种是通过提示将外部工具集成到LLM中，这种方法容易受到输入长度的限制。另一种方法是通过在数据集上有监督的微调LLM，实现其在广泛APIs集合上的准确调用。...2.2 模型选择 如表1所示，在解析了任务之后，LLM根据模型描述选择托管在huggFace上的专家模型来执行任务。
多行TODO评论 IntelliJ IDEA 2018.3现在支持多行 TODO 注释，现在第一个和所有后续的 TODO 注释行在编辑器中突出显示并列在TODO工具窗口中。...禁用对特殊文件和文件夹的代码格式化 我们已经可以从格式化、导入优化和代码重排中锁定某些文件——实际上是从任何涉及格式化的操作中锁定，无论是显式的还是隐式的。...VCS日志中的高级导航 您现在可以在VCS日志中从提交散列导航到VCS日志选项卡中的提交之后，或者在使用Go to hash/branch/tag操作之后，使用前进和后退导航操作。...现在，您可以在“ 异步注释配置”对话框中定义自己的异步注释。 删除所有断点的操作 IntelliJ IDEA 2018.3提供了一些方便的新操作，可以删除项目中的所有断点或文件中的所有断点。...IDEA 分析 Java 程序的性能分析了，主要包括如下几个方面： 火焰图分析 CPU 性能消耗，你可以分析 Java 进程的所有线程的 CPU 消耗火焰图，也可以只选择一个线程来分析 方法调用图，可以找到在某个线程中
第一步：确定项目范围 开始之前，我脑海里出现的第一个问题是这样一个系统应该能够做到什么。如果说我活到现在学到了什么，那就是循序渐进——从小处着手永远是最好的策略。...在确定这些细节之前，我知道我得先做到： 一个机器学习模型，以未标记的图像作为输入，从而检测到车牌； 某种硬件。简单地说，我需要连接了一个或多个摄像头的计算机系统来调用我的模型。...第一个意味着有一个中心「大脑」计算机系统，这很复杂，而且很贵。第二个面临的则是延迟和基础设施方面的挑战，特别是使用 gpu 进行推理。 在我的研究中，我偶然发现了一个名为 cortex 的开源项目。...我想到了以下架构: 从 Pi Camera 以可接受的分辨率（800x450 或 480x270）收集帧速率为 30 FPS 的帧，并将每个帧推入一个公共队列； 在一个单独的进程中，我将从队列中取出帧，...并将它们分发给不同线程上的多个工作站； 每个工作线程（或者我称之为推断线程）都会向我的 cortex API 发出 API 请求。
多工具调用核心需要解决3个问题，在哪个位置进行工具调用(where), 从众多工具中选择哪一个(Which), 工具的输入是什么(What)。...解码时，模型会在恰当的位置生成API调用的请求，并中止解码，去调用API得到返回值，把返回值拼接到"->"字符之后，再继续模型解码，如下图片Toolformer的创新主要在API调用的样本构造，因此我们先来看下样本构造的部分样本...因此作者计算了在工具调用位置之后，所有token的加权条件解码概率。...降幅超过阈值，则保留该样本整体量级上，1个API生成了25K左右的样本用于微调，样本长度1024微调使用以上样本生成方案得到多API调用的样本集混合后得到增强训练样本。...每一轮随机从6个样本中采样3个作为Few-Shot，并通过指令让GPT4随机生成10个真实世界的使用case，总共生成16450个指令样本，生成的指令样本如下图片同时Gorilla加入了Retriever-Aware
这篇文章重新发表一次，之前加了一个小广告，对此深表抱歉。那个星球我去体验了 几天，从体验效果来看“一般”，里面一篇混乱，没有实际的东西，全是网上的一些文 章整理，然后一群小白在那里问问题。...我已经退出了，各位自行考虑。 ChatGPT 什么是 ChatGPT ChatGPT 是一个基于人工神经网络技术的自然语言处理模型，由 OpenAI 开发。...微调阶段 在预训练完成后，ChatGPT 可以通过微调来适应特定的任务。...在微调阶段中，ChatGPT 通常会使用有监督的学习方法，即使用带标注的数据进行训练，并通过优化损失函数来更新模型参数。...image.png 获取 Github 代码 项目自己写？ 不可能！白嫖才香。 将https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web项目 fork 到自己的仓库中。
"a bunch of primary comment text [SEP] all of the reply text” 在我用这种格式训练模型之后，我可以给训练模型一个字符串，比如「一些新的主要评论文本...和在原始教程中一样，你需要授予笔记本从 Google 驱动器读写的权限，然后将模型保存到 Google 驱动器中，以便从以后的脚本重新加载。...为了确定最佳方案，我实际上想做两件事： 过滤掉不切实际的回复 对于具有现实性的回答，选择一个我认为最有说服力的 因此，为了做到这一点，我必须训练两个分类器，一个是预测真实回复的概率，另一个是预测高分回复的概率...BERT 鉴别器运行，根据其真实性会得到从 0 到 1 的分数。...幸运的是，我可以使用 praw 库和下面的代码片段，从几个我认为会产生一些有趣响应的 reddit 中的前 5 个「上升」帖子中获取所有评论。
首先是它擅长通过学习历史代码，并简单地复用和填充相似的函数和历史调用方式，特别是存在类似代码的情况下。...另一个尝试是稍微复杂一点，比如说我们有一个用于数据同步的开源项目 Apache SeaTunnel 。在这个项目中做 SaaS 连接器时，我们完全复刻了 ChatGPT 来生成相关的代码。...我一直在思考为什么代码生成工具在大模型落地方面进展如此迅速。我认为其中一个原因是代码补全和生成允许用户进行干预，从而保证容错率。为什么大模型在其他场景下（如营销文案生成）迟迟未能落地？...将来的每个游戏可能都会生成一个角色，并根据故事与真人进行交互。如果每个安卓手机都内嵌一个 Gemma 开放模型，游戏调用这个模型时，用户的游戏体验会是怎样的？...例如，如果你想要微调模型以理解特定的 SDK 库，并在代码补全时生成可以直接调用企业内部 SDK 或 API 的代码，那么你需要考虑如何教会模型实现这一点，构造什么样的数据，如何标注数据，以及如何筛选和处理数据
工具-微调-评测一体化 围绕于这个体系，我和诸多 GitHub x友们（@iptton, @CGQAQ, @zhengxs2018）一起开发了 AI 辅助编程 IDE 插件 AutoDev、AI 辅助文本编辑器...而在有了足够的 Co-pilot 型应用开发经验之后，我们就能解决先前的微调问题 —— 即凭空微调是没有意义的。...所以，在 UnitPicker 和 UnitEval 也直接使用类似的方式来构建 instruction。 设计原则 2：代码质量管道 对于代码微调来说，如何选择合适的代码是一件头疼的事？...设计原则 3：可扩展的质量阈 在现有的设计里，我们将 code-quality 作为一个独立的包发布到 Maven 仓库中。你可以根据不同的场景和能力，结合不同的规则来进行。...Unit Eval 主要逻辑 从过程来说，UnitEval 会分为 Picker 和 Eval 两个阶段。 在 Picker 阶段： 读取配置信息。
3|1多行TODO评论 IntelliJ IDEA 2018.3现在支持多行 TODO 注释，现在第一个和所有后续的 TODO 注释行在编辑器中突出显示并列在TODO工具窗口中。...3|2禁用对特殊文件和文件夹的代码格式化 我们已经可以从格式化、导入优化和代码重排中锁定某些文件——实际上是从任何涉及格式化的操作中锁定，无论是显式的还是隐式的。...4|3VCS日志中的高级导航 您现在可以在VCS日志中从提交散列导航到VCS日志选项卡中的提交之后，或者在使用Go to hash/branch/tag操作之后，使用前进和后退导航操作。...现在，您可以在“ 异步注释配置”对话框中定义自己的异步注释。 10|4删除所有断点的操作 IntelliJ IDEA 2018.3提供了一些方便的新操作，可以删除项目中的所有断点或文件中的所有断点。...IDEA 分析 Java 程序的性能分析了，主要包括如下几个方面： 火焰图分析 CPU 性能消耗，你可以分析 Java 进程的所有线程的 CPU 消耗火焰图，也可以只选择一个线程来分析 方法调用图，可以找到在某个线程中
在 30 个常见用例的测试下，查询精度达到了 90%。常用组件的检索时间从平均 10 分钟缩短至 2 分钟，从而提升了前端研发效率 20%。 1....例如，前端开发中经常使用的公司开源项目 TDesign 就是一个例子： 幸运的是，针对这个问题，业界已经提供了解决方案——构建知识库，一般有两种路径： 首选的方法是对开源的大型语言模型（LLM）进行全面或部分的微调...在对两种方案进行对比分析后： 1、考虑到 TDesign 已经在公网开源，因此相关数据并不涉及敏感信息； 2、当前公司的算力资源较为紧张，且微调方案的调试时间成本偏高； 我最终决定选择embedding...方案优化 1、针对上面提到两点影响因素，第一个方案可以通过优化 chunkSize 和 topK 的参数进行微调试错，但是总的来说当查询维度提升，所需的上下文信息也会相应增多，但这可能受到 LLM 的上下文长度限制的约束...(体验 AST: https://astexplorer.net/ ) 抽象语法树展示： 可以看到在抽象语法树中，如果处理的是 JSON 对象，无论是 key 还是 value 都是能定位到他的字面量字符串的索引区间
源于一次午饭闲聊 GPTCache 的灵感起源是从一次午饭闲聊时开始的。 在展开讲述前，先普及一个背景。我的团队负责开源项目 Milvus 的开发与维护，需要频繁为社区用户答疑解惑。...同时，这也验证了我之前的一个猜测：为什么在 ChatGPT 如此火爆的情况下，LLM 依然没有得到最为广泛的应用？...JAX 的区别？ Redis 会将其定义为两个不同的问题。而事实上，这两个问题表达的是同一个意思。无论是通过缓存整个问题还是仅缓存由分词器生成的关键字，Redis 都无法命中查询。...接下来，我们随机选择 1,000 个样本，并使用对应的另 1,000 条句子（句子对中的另一个句子）作为查询语句。...原因可能是相似性评估器中使用的模型针对该数据集进行过微调，所以几乎所有负样本的相似性打分都降低了。
在理解“是什么”的基础上，我将带你对比新旧两个版本生命周期之间的差异，并探寻变化背后的原因。...我们先来看 React 16.3 的大图： 这里之所以特意将版本号精确到了小数点后面一位，是因为在React 16.4之后，React 生命周期在之前版本的基础上又经历了一次微调。...改变背后的第一个“Why”：为什么要用 getDerivedStateFromProps 代替 componentWillReceiveProps？...对于这个生命周期，需要重点把握的是它与 componentDidUpdate 间的通信过程。在 Demo 中我给出了一个使用示例，它将帮助你更加具体地认知这个过程。...别的不说，说说我自己在团队 code review 中见过的“骚操作”吧。
它可以是本地的，在我们自己的 Web 服务器上运行。它也可以是系统中的另一个 API，还可能是一个外部 API，我们可以调用 weather.com API。...我们将使用两个函数来调用 GPT。第一个是get_current_location。它在设备上本地运行，比如在你的手机或浏览器上，并获取你所在位置的纬度（Lat）和经度（Long）。...这就是我想要的。让我们调用 Yelp 并获取一些数据。 我们从 Yelp API 中获取了一堆餐馆。当然，我希望它能给出一个漂亮的总结，所以让我们再次运行它。...Eleti：所有这些都会发生在你的服务器上，因为你拥有谁可以访问什么内容的完整上下文。这个 API 提供的只是 GPT 选择要调用哪个函数以及要使用哪些参数的能力。...我们还可以使用第三种技术，叫做约束采样，其中在 token 采样层，你可以确保预测的下一个 token 是值集中的一个。在 JSON 示例中，逗号之后必须是新行或类似的内容。
第1步：将数据放入pandas的data frame中 第2步：一个选择是删除空值的列/行，然而，我不建议这种方法： 收集干净的数据是一项耗时的任务，删除列（特征）或行最终可能会丢失数据集中的重要信息。...2.1 手动编码器 2.2 Sci Kit学习编码器 还有一个步骤经常被遗漏 我经常看到这种情况：在将文本值编码为数值后，我们将看到一些值将大于其他值。较高的值意味着它们具有更高的重要性。...因此，我们最终得到一个宽的稀疏矩阵，其中填充了0/1值。 例如，如果你的特征有“A”，“B”和“C”值，则将创建三个新特征（列）：特征A，特征B和特征C。...用例5: 从已存在的特征中创建新的特征 偶尔地，我们希望从一个或多个特征中创建新的特征。有时，我们也可以从因变量中创建一个新特征，它是我们想要预测的变量。...微调模型参数 微调机器学习预测模型是提高预测结果准确性的关键步骤。在最近几年，我写了很多文章来解释机器学习是如何工作的，以及如何丰富和分解特征集以提高机器学习模型的准确性。
还有一种就是上面提到的微调，将 schema 和 question 组合成样本对，让大模型去学习，这时候得到的效果会更好。...提供的模型，效果会比较好，但是数据量大的时候，频繁调用 OpenAI API 接口一方面涉及到隐私问题，另一方面涉及到预算费用问题；而自己要训练一个模型，不仅难度大，由于数据量的原因，效果也不是很好。...上图右侧是“输入一句话，把相关的图绘制出来”的效果展示，这里就要提取一句话中的关键词信息，关键词信息识别之后去对应的数据库中找对应的数据，找到数据之后进行数据处理，最后再生成一个图。...主要分为两层，一方面你要设计一个接口调用，供 prompt 调用；另一方面准备好底层数据，它可能是在图数据库中，也可能在关系型数据库中，给接口做承接之用。...Wey：在之前卓见老师的分享中，也提到了如果有高质量的问答 Pair，且有一定的数据量，是可以考虑用微调的方式，训练一个问答专家。
最终，我们从自己的开源项目 Milvus 和一顿没有任何目的午饭中分别获得了灵感，做出了 OSSChat、GPTCache。在这个过程中，我们也在不断接受「从 0 到 1」的考验。...由一次午饭时闲聊开始的项目…… 是的，你没看错，GPTCache 的灵感起源是从一次午饭闲聊时开始的。 在展开讲述前，先普及一个背景。...同时，这也验证了我之前的一个猜测：为什么在 ChatGPT 如此火爆的情况下，LLM（大型语言模型）依然没有得到最为广泛的应用？...JAX 的区别？】，Redis 会将其定义为两个不同的问题，而事实上，这两个问题表达的是同一个意思。无论是通过缓存整个问题还是仅缓存由分词器生成的关键字，Redis 都无法命中查询。...接下来，我们随机选择 1,000 个样本，并使用对应的另 1,000 条句子（句子对中的另一个句子）作为查询语句。
介绍微调允许您通过提供以下内容，从 API 提供的模型中获得更多收益：比提示更高质量的结果能够训练比提示中能容纳的更多示例由于提示更短而节省的标记更低的延迟请求OpenAI 的文本生成模型已经在大量文本上进行了预训练...聊天完成 API 支持函数调用。在聊天完成 API 中包含长列表的函数可能会消耗大量提示标记，有时模型会产生幻觉或不提供有效的 JSON 输出。...如果您的目标是使用更少的标记，一些有用的技巧包括：省略函数和参数描述：从函数和参数中删除描述字段省略参数：从参数对象中删除整个 properties 字段完全省略函数：从 functions 数组中删除整个函数对象如果您的目标是最大程度地提高函数调用输出的正确性...项目来在Weights and Biases中查看该作业。...如何知道我的微调模型是否确实比基础模型更好？我们建议在一组聊天对话的测试集上从基础模型和微调模型中生成样本，并将样本进行对比。
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