1）HTTP 三次握手，状态码，交互细节 HTTP 三次握手就是 TCP 三次握手，HTTP 是应用层协议，它的任务是与服务器交换信息。至于怎么连到服务器，怎么保证数据正确，HTTP 不管。...事实上它总是假设数据是正确地传输的。 而 TCP 的任务是保证连接的可靠，包括防丢、防错。为了做到这些，在初次连接时要进行3次握手，以保证确实连接到了目标机器。...而默认网关（Default Gateway）就是一台主机如果找不到可用的网关，就把数据包发给默认指定的网关，由这个网关来处理数据包 当一台计算机发送数据时，根据数据包中的目标 IP 地址，通过子网掩码来判定目标主机是否在本地子网中...，如果目标主机在本地子网中，则（通过二层设备 - 交换机）直接发送即可。...7）MySQL 的行锁怎么实现的 InnoDB 行锁是通过给索引上的索引项加锁来实现的 8）MySQL 的事务，展开说说 先解释下 ACID 特性，然后说下 MySQL 如何保证 ACID 的：锁来保证隔离性
这意味着输出（传递（）事件）在所有对等体上以相同的顺序发生，并根据序列号进行，并为相同序列号携带相同的内容（blob和prevhash）。...没跳如果排序服务在正确的对等体p上输出传递（seqno，prevhash，blob），使得seqno> 0，则p已经传递了一个事件传递（seqno-1，prevhash0，blob0）。 没有创作。...如果正确的客户端调用事件广播（blob），则每个正确的对等体“最终”发出事件传递（*，*，blob），其中*表示任意值。...在更复杂的使用案例中，签注的转交方案可能不同，在这种情况下，认可政策（第3节）规定了国家如何演变。 根据为状态更新选择的一致性属性或“隔离保证”，可以以不同的方式实现依赖关系的验证。...每个对等体本身（例如，通过使用与PeerLedger相关联的位掩码）执行此操作。 vBlock被定义为没有无效事务的块，已被过滤掉。 这样的vBlock在本质上是动态的，可能是空的。
按正确顺序，MoE 层执行以下操作： 1- 从路由器获取router_mask。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。...可以使用 AutoTokenizer 获取索引。查看 PreTrainedTokenizer.encode()和 PreTrainedTokenizer.call()以获取详细信息。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
我们首次展示了如何以无监督方式预训练这样一个知识检索器，使用掩码语言建模作为学习信号，并通过考虑数百万文档的检索步骤进行反向传播。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。 num_hashes (int, 可选) — 在分桶期间应执行的哈希轮数。...如果您希望更多地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。 num_hashes（int，可选）— 在分桶期间应执行的哈希轮数。
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其次，使用增强的掩码解码器来替换输出 softmax 层，以预测模型预训练的掩码标记。我们展示了这两种技术显著提高了模型预训练的效率和下游任务的性能。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
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配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。...attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 ({0})，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...在 TMLM 中，标记被随机掩码，模型使用空间信息和其他未掩码的标记来预测掩码的标记。AMLM 是 TMLM 的二维版本。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这是很有用的，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将 input_ids 索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
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查看多项选择任务指南以了解如何使用模型。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
我们通过理性学习如何解读世界。那么，神经网络也是如此。现在，麻省理工学院林肯实验室的情报和决策技术小组的一个研究团队开发了一个神经网络，它可以执行类似人类的推理步骤来回答有关图像内容的问题。...它们由输入和输出层以及介于两者之间的层组成，将输入转换为正确的输出。一些深度神经网络变得如此复杂，以至于几乎不可能遵循这种转换过程。...他们系统的一个关键是“模块”的集合，这些小型神经网络专门用于执行特定的子任务。当TbD-net被问到关于图像的视觉推理问题时，它将问题分解为子任务并分配适当的模块以实现其部分。...每个模块的输出在视觉上以组称为“注意掩码”的方式描绘。注意掩码显示模块识别为其答案的图像中的对象上的热图。这些可视化使人类分析师能够看到模块如何解释图像。...该模块的输出被发送到下一个模块，该模块识别哪些大金属对象也是一个立方体。最后，这个输出被发送到一个可以确定对象颜色的模块。TbD-net的最终输出是“红色”，这是问题的正确答案。
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请参考 RoBERTa 的文档以获取用法示例以及与输入和输出相关的信息。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。
问答 StackLLaMA: 用 RLHF 训练 LLaMA 的实用指南，一篇关于如何使用 RLHF 训练 LLaMA 以回答Stack Exchange上问题的博文。...使用默认值实例化配置将产生类似于 LLaMA-7B 的配置。 配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读来自 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...使用默认值实例化配置将产生类似于 LLaMA-7B 的配置。 配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读来自 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
； 了解 WebSocket 的握手协议和数据帧格式、掩码算法等相关知识； 了解如何实现一个支持发送普通文本的 WebSocket 服务器。...下面阿宝哥以发送 Blob 对象为例，来介绍一下如何发送二进制数据。 Blob（Binary Large Object）表示二进制类型的大对象。...通过上图我们可以很明显地看到，当使用发送 Blob 对象时，Data 栏位的信息显示的是 Binary Message，而对于发送普通文本来说，Data 栏位的信息是直接显示发送的文本消息。...以下发送 “我是阿宝哥” 文本消息后，WebSocket 服务器输出的信息。...可是如何判断这个套接字是否还可以使用呢？这个就需要在系统中创建心跳机制。所谓 “心跳” 就是定时发送一个自定义的结构体（心跳包或心跳帧），让对方知道自己 “在线”。 以确保链接的有效性。
如果您希望更好地控制如何将input_ids索引转换为相关向量，可以使用此选项，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，则这很有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这很有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。
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attention_mask (torch.FloatTensor，形状为 ({0})，可选) — 避免在填充标记索引上执行注意力的掩码。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，这将非常有用，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。...如果您想要更多控制如何将input_ids索引转换为相关向量，而不是使用模型的内部嵌入查找矩阵，这将非常有用。
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