它显示了如何在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」软件包运行「旋转轮」，并显示了当您点击该项目时，旋转器将移动。同样，您将沿顺时针/逆时针的任何方向移动微调器。...**onChanged：**此 属性用于在每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。 「select」：此 属性用于选择（突出显示）圆的扇区。范围是0（项目大小）。想象它就像一个数组。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。...项「以外的所有选项，应当绘制边框」指令**确定是否应绘制边框，「onChanged」表示每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。...当我们运行应用程序时，我们应该获得屏幕的输出，如屏幕下方的截图所示。
概述 本节课介绍Android中可实现二级可展开收缩列表的ExpandableListView容器，笔者感觉它非常难用并且难理解，很多时候我们可能需要对控件进行扩展和定制，然而它不太方便扩展，它使用难点主要在数据结构上和对控件的事件监听...上面实现的效果可展开的二级列表，每个组项都可能有若干个子项，默认的ExpandableListView不太美观，我们需要通过自定义布局类美化它，在使用过程中有一些需要我们去了解的点，会在实现过程提一下。...（组和子元素是否持有稳定的ID） getGroupView（获取显示指定组的视图对象） getChildView（获取显示指定项的视图对象） isChildSelectable（子项是否可选中） 传入组项列表...，每个组项下面有若干个子项，我们在使用的时候首先要确定要展示的数据结构，组项有groupPosition来标识位置，然而子项需要根据groupPosition和ChildPosition来标识位置，我们设置数据的时候分别在...，终究我们还是可以找到解决方案，在Android开发当中我们经常打交道也最头痛的是UI，多实践和学习才能更好的完成工作，谢谢大家。
一 ExpandableListView基本介绍 ExpandableListView是Android中的一个可扩展列表视图，它继承自ListView，并提供了支持展开和折叠的功能。...二 ExpandableListView使用方法 在 XML 布局文件中添加 ExpandableListView： <ExpandableListView android:id="@+id/...childList.get(childPosition) : null; } // 其他方法... } 在代码中设置适配器和监听器： // 获取 ExpandableListView...onGroupClickListener：用于设置分组项的点击事件监听器，可以在用户点击分组项时执行相应的操作。...onChildClickListener：用于设置子项的点击事件监听器，可以在用户点击子项时执行相应的操作。
大型语言模型(llm)是在巨大的文本语料库上训练的，在那里他们获得了大量的事实知识。这些知识嵌入到它们的参数中，然后可以在需要时使用。这些模型的知识在培训结束时被“具体化”。...在预训练结束时，模型实际上停止学习。 对模型进行对齐或进行指令调优，让模型学习如何充分利用这些知识，以及如何更自然地响应用户的问题。...这种微调是使用人工标注者或其他llm创建的输入进行的,模型会遇到额外的事实知识并将其整合到参数中。 模型如何集成这些新的附加知识? 在机制层面上，我们并不真正知道这种相互作用是如何发生的。...模型还有可能会遇到罕见的知识(例如，在预训练语料库中较少出现的实体)。 因此，最近发表的一项研究关注的是分析当模型通过微调得到新知识时会发生什么。...作者详细研究了一个经过微调的模型会发生什么，以及它在获得新知识后的反应会发生什么。 他们尝试在微调后对示例进行知识级别的分类。一个新例子固有的知识可能与模型的知识不一致。
numpy模块提供了一种新的Python数据结构——数组(array)，以及特定于该结构的函数工具箱。该模块还支持随机数、数据聚合、线性代数和傅里叶变换等非常实用的数值计算工具。...下面将学习如何创建不同形状的numpy数组，基于不同的源创建numpy数组，数组的重排和切片操作，添加数组索引，以及对某些或所有数组元素进行算术运算、逻辑运算和聚合运算。 1....为获得较高的效率，numpy在创建一个数组时，不会将数据从源复制到新数组，而是建立起数据间的连接。也就是说，在默认情况下，numpy数组相当于是其底层数据的视图，而不是其副本。...] [ 0. 0. 0.] ] ''' 当需要将几个矩阵相乘时，可以使用单位矩阵作为乘法链累积器中的初始值。...print double_numbers # [ 2. 2.25 2.5 2.75 3. 3.25 3.5 3.75 4. 4.25 4.5 4.75] numpy在创建数组时记录每一项的数据类型
在设计一个特定于领域的企业级会话式问答系统来回答客户问题时，Conviva 发现要么/要么的方法是不够的。...当我们的项目去年启动时，我们选择了 Llama2 70B。当时，Llama2 作为最强大的开源 LLM 脱颖而出，因为它提供了我们需要的广泛的通用性能。...有三种自然选择可以教授 LLM 指导其答案所需的上下文领域知识： 提示工程 检索增强生成 (RAG) 微调 我们的目标是帮助客户，因此，让用户执行提示工程不是一个选择：由于用户甚至可能不知道如何表述提示...然后，这些文档作为 LLM 提示中上下文的一部分提供，以回答用户的问题。 但是，RAG 在提供正确答案方面仍然存在局限性。当用户的问题与文档中的内容没有直接关系时，尤其如此。...考虑一种情况，用户询问他们应该监控的前五项指标。在实践中，每个指标可能都有特定的文档，但可能没有直接对指标进行排名的单一文档。因此，检索过程难以有效地使用相似性分数来识别用于回答问题的正确指标。
不难想到，解码器在⽣成输出序列中的每⼀个词时可能只需利⽤输⼊序列某⼀部分的信息。...我们先定义，在上⾯的例⼦中，查询项为解码器的隐藏状态，键项和值项均为编码器的隐藏状态。 ⼴义上，注意⼒机制的输⼊包括查询项以及⼀⼀对应的键项和值项，其中值项是需要加权平均的⼀组项。...在加权平均中，值项的权重来⾃查询项以及与该值项对应的键项的计算。...当查询项矩阵 Q 的⾏数为 n 时，上式将得到 n ⾏的输出矩阵。输出矩阵与查询项矩阵在相同⾏上⼀⼀对应。 3. 更新隐藏状态 现在我们描述第⼆个关键点，即更新隐藏状态。...含注意⼒机制的变换器的编码结构在后来的BERT预训练模型中得以应⽤并令后者⼤放异彩：微调后的模型在多达11项⾃然语⾔处理任务中取得了当时最先进的结果。
nl）[20]，在撰写本书时，包含4000多个不同研究的总结统计数据。使用此网站，可以选择您感兴趣的表型并下载整个关联结果列表。...映射文件的维度为K行（SNP数）和4列。 plink二进制格式的数据 plink二进制格式： ped文件可以在普通的文本编辑器中打开，但在数据存储方面效率低下。...除了等位基因（参考和替代），还提供了插补质量的其他信息（QUAL和INFO列）。这个pgen文件是一个压缩的二进制文件，无法在文本编辑器中读取，但包含有关基因变体具有特定基因型的可能性的信息。...我们在本书附录2中描述了如何获得HRS数据。 我们在第1l章中提供了所有详细信息以及直接在您的计算机上下载数据的R代码，该代码也可在本书的网站上获得。...数据库管理员的详细清单见Ekong等人（2018）在我们的“进一步阅读和资源”部分中的文件。在使用特定类型或方法分析遗传数据时，需要遵循附加协议。来自GWAS财团的数据。
当我们试图超过 75%时，我们的模型性能会回到基线。当我们回到分类问题时，我们将希望在 ROC 曲线上选择一个平衡真阳性与假阳性的点。 图 14.11 我们修改后模型的 ROC 曲线。...14.9 练习 为分类实现一个测试集，或者重用第十三章练习中的测试集。在训练时使用验证集选择最佳时期，但在最终项目评估时使用测试集。验证集上的性能与测试集上的性能如何相匹配？...这些一个接一个地通过请求处理器的上半部分。它们导致工作项与请求信息一起入队。当已经排队了一个完整的批次或最老的请求等待了指定的最长时间时，模型运行器会从队列中取出一批，处理它，并将结果附加到工作项上。...这只是一个 Python 列表，我们在后面添加工作项，然后在前面删除它们。 当我们修改queue时，我们希望防止其他任务在我们下面更改队列。...这是我们之前考虑到的，并且当我们在服务器上使用跟踪模型时实现了这一点。
一些现有的工作表明，这样的顺序可以显着降低现有模型的成本。然而，需要仔细的超参数调整以获得最佳性能。当我们同时考虑这三个阶段时，超参数的数量呈指数增长，这将很快超过可接受的人力成本。...由于深度神经网络中不同层的选择在很大程度上是独立的，因此一种流行的方法是为每一层设计多个选择（例如卷积核大小，扩展率等）。...支持超大且细粒度的搜索空间，以支持通道数的搜索。 当我们希望将修剪策略合并到体系结构空间中时，Once-For-All 不仅需要支持不同的操作，而且还需要细粒度的通道数（间隔为8）。...在本文的设置中，卷积核大小的选择为[3,5,7]，通道数的选择取决于每个块的基本通道数，位宽的选择为[4,6,8]，其中总共有21个块可以设计。 精度预测器 ?...对于交叉，每层都是从其父级的层配置中随机选择的。本文将最大迭代次数设置为500，然后在最终总体中选择最佳候选者。 量化 本文按照 HAQ 中的实现进行量化。
它生成一个与输入图像和目标文本一致的文本嵌入，同时微调扩散模型以捕获特定于图像的外观。 扩散模型是一种强大的最先进的生成模型，能够进行高质量的图像合成。...作者这进一步得到了一项人类感知评估研究的支持，在一项名为TEdBench -文本编辑基准的新基准测试中，评分者强烈倾向于图像而不是其他方法。...\(T\)是给定目标文本中的标记数，\(d\)是标记嵌入维数。...至于缩放和摄像机角度的变化，这通常发生在我们从低η值逐渐增加到较大值时，因此很难避免。作者在附录中展示了这一点，并在TEdBench中包含了额外的失败案例。...为了缓解这种情况，需要进一步研究如何识别合成编辑或生成内容
他们在文中展示了迁移学习是如何能够在微调之前完成自动补全任务的，这种训练不局限于 ide和特定语言，能够针对各种各样的示例代码序列进行预训练。...该方法在非常小的微调数据集上提高了50% 以上的模型精度，在50k 个带标签样例的数据集上提高了10% 以上的精度。 在软件社区中，所有主要编程语言的大量开源代码提交都可以在 GitHub 上找到。...预训练和特定任务的微调相结合能够产生一个更好的模型，比基本模型的性能高出3.29%。...除了越来越多的编程语言，Kite也可在更多的开发环境中工作，目前已支持在16个编辑器上使用，包括 Android Studio、 Atom、 JupyterLab、 Spyder、 Sublime Text...史密斯在接受访问时说到，当我们构建对 JavaScript 的支持时，我们致力于创建一种可伸缩的方式来添加更多的编程语言，从那时起，我们一直在迭代我们的 JavaScript 模型和排序算法。
最核心的结构体是irq_desc，之前为了易于理解，我们说在Linux内核中有一个中断数组，对于每一个硬件中断，都有一个数组项，这个数组就是irq_desc数组。...SPARSE的意思是“稀疏”，假设大小为1000的数组中只用到2个数组项，那不是浪费嘛？所以在中断比较“稀疏”的情况下可以用基数树来代替数组。...那么软件处理时就是反过来，先读取GIC获得中断号A，再细分出GPIO中断B，最后判断是哪一个外部芯片发生了中断。...作用有二： ① 中断处理函数执行时，可以使用dev_id ② 卸载中断时要传入dev_id，这样才能在action链表中根据dev_id找到对应项 所以在共享中断中必须提供dev_id，非共享中断可以不提供...当我们后面从设备树讲起，如何在设备树中指定中断，设备树的中断如何被转换为irq时，irq_domain将会起到极大的作为。
在使用LoRA时，我们假设模型是一个具有全秩的大矩阵，以收集预训练数据集中的所有知识。当我们微调LLM 时，不需要更新所有权重，只需要更新比更少的权重来捕捉核心信息，低秩更新就是这么通过矩阵实现的。...QLoRA 是一种在微调过程中进一步减少内存占用的技术。在反向传播过程中，QLoRA 将预训练的权重量化为 4-bit，并使用分页优化器来处理内存峰值。 使用LoRA时可以节省33%的GPU内存。...一种常见的余弦退火变体是半周期变体，在训练过程中只完成半个余弦周期，如下图所示。 实验中，在LoRA微调脚本中添加了一个余弦退火调度器，它显著地提高了SGD的性能。...然而，在模型和数据集的这种特定组合中，其中 r=256 且 alpha=128（0.5 倍缩放）性能甚至更好。...然而在实践中很少这样做，因为这种方法增加了额外的成本，并且在深度神经网络中还有很多其他参数可调。类似于为不同层选择不同的学习率，我们也可以为不同层选择不同的 LoRA r 值。
如何使用选择器调整网络策略? 允许或拒绝来自特定或多个来源的通信流的情况有很多。对于您希望允许流量到达的目的地，情况也是如此。...podSelector与namespaceSelector组合:组合后，您可以在带有特定标签的名称空间中选择带有特定标签的pods。...这取决于规则是在单个数组项中，还是在多个数组项中。无论定义是在YAML还是JSON中，这都是一样的。在本文中，我们将讨论YAML。...因此，在上面的代码片段中，我们将namespaceSelector和podSelector都放在一个项中(在YAML中，数组项用破号' - '表示)。...NetworkPolicy定义可以在一个名称空间中的所有pods上工作，也可以使用选择器将规则应用到带有特定标签的pods上。
例如，在巨石阵的例子中，我们可以看到当图像宽度增加时如何添加“石头”，当图像高度增加时如何在渡槽图像中添加“层”。...我们使用Amazon Mechanical Turk进行了两项用户研究，50名参与者对每项研究的60对图像进行了比较。 表2显示了用户为两种设置中的每一种选择由给定模型生成的图像的频率。...当我们在给定的特定图像上微调模型时，我们使用在一般风格图像上训练的模型，并直接使用目标图像作为输入（而不是带有随机增强变换的风格图像）来训练模型进行额外的500次迭代。...当图像的粗糙面具有250像素的分辨率时，训练ConSinGAN对于给定的图像需要不到10分钟的时间。在特定图像上微调模型大约需要2-3分钟。...当我们在特定的图像上调整ConSinGAN模型时，我们可以得到更有趣的结果，例如，汽车被更多地吸收到整个背景的颜色中。图7的底部两行显示了当我们将彩色物体添加到黑白绘画中时的结果。
微调 Torchvision 模型 在本教程中，我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。...在本文档中，我们将执行两种类型的转移学习：微调和特征提取。 在微调中，我们从预训练模型开始，更新我们新任务的所有模型参数，实质上是重新训练整个模型。...作为输入，它需要PyTorch模型、数据加载器字典、损失函数、优化器、用于训练和验 证epoch数，以及当模型是初始模型时的布尔标志。...这里的目标是将最后一层重塑为与之前具有相同数量的输入，并且具有与数据集 中的类别数相同的输出数。在以下部分中，我们将讨论如何更改每个模型的体系结构。...然后，当我们初始化新层时，默认情况下新参数.requires_grad = True，因此只更新新层的参数。当我们进行微调时，我们可以将所有 .required_grad设置为默认值True。
当我们定义（标记）参数时创建监督模型，包括相关的和独立的。相反，当我们没有定义（未标记）参数时，使用无监督方法。...在本文中，我们将关注一个特定的监督模型，称为随机森林，并将演示泰坦尼克号幸存者数据的基本用例。...下面突出显示了一些重要参数： n_estimators — 您将在模型中运行的决策树的数量 max_depth — 设置每棵树的最大可能深度 max_features — 模型在确定拆分时将考虑的最大特征数...出于本文的目的，我将为这些参数选择基本值，而无需进行任何重大微调，以了解该算法的整体性能如何。...我想再次强调，这些值是通过最少的微调和优化来选择的。本文的目的是演示随机森林分类模型，而不是获得最佳结果（尽管该模型的性能相对较好，我们很快就会看到）。
但是，当我问他们为什么不想使用像ChatGPT这样的闭源模型时，他们似乎没有一个确切的答案。因此，作为一个每天都在应用LLM解决业务问题的人，我决定写下这篇文章。...虽然ChatGPT已经在大量的金融书籍上进行了训练，但它可能并没有接受过顶级金融专家或其他特定领域专家的训练。那么如何创建一个在金融领域是“专家”的LLM呢？这就是微调发挥作用的地方。...近期在训练和微调开源模型方面取得的进展只是小型和中型公司通过定制LLM来丰富其产品的开端。那么，如何确定何时微调或训练整个特定领域的LLM是合理的呢？...在这方面，您也需要有些大胆——我还无法想到有很多领域在特定任务上微调的模型能够明显优于ChatGPT，但我相信这就在不远处，任何做得好的公司都将获得回报。 这就引出了完全从头开始训练LLM的理由。...2.微调LLM： 最近通过微调类似LLaMA的模型的进展表明，在某些领域中，将成本控制在 ~500美元 左右即可获得与ChatGPT类似的基准性能。
在各类任务中，BERT>ELMo>GPT，发现“bidirectional”是这类上下文编码器的必备要素 相比于其他任务，编码器们在NER和纠错任务表现较差 => 没有捕获到这方面信息 在获得CWRs编码后...在适应过程中需要训练哪些权重以及遵循什么时间表 更多信号：弱监督、多任务和集成 如何为目标任务获取更多的监督信号 4.1 结构 两个通用选项： 保持预训练模型内部不变 在顶部添加分类器，在底部添加嵌入，...Layer-norm (LN)中 4.2 优化 涉及到优化本身的几个方向: 选择我们应该更新的权重 Feature extraction, fine-tuning, adapters 选择如何以及何时更新权重...4.2.3 – 优化：权衡 在选择更新哪些权重时，需要权衡以下几个方面： A. 空间复杂度 特定于任务的修改、附加参数、参数重用 ? B. 时间复杂度 训练时间 ? C....如 GLUE 中的 NLI 任务 数据集分割 当模型在特定的数据片上始终表现不佳时 半监督学习 使用未标记的数据来提高模型的一致性 4.3.2 – 获得更多信号：顺序调整 在相关高资源数据集进行微调
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