本文展示了许多标准的传导节点网络的分类基准结果，作者通过将忽略图结构的浅层模型与利用标签结构中相关性的两个简单后处理步骤相结合，可以超越或匹配SOTA的GNN的性能，这里主要有两个相关性（i）将训练数据中的残余误差带到测试数据中...本文方法的性能突出展现了如何直接将标签信息纳入学习算法（如在传统技术中所做的那样），并产生简单而实质性的性能提升，也可以将技术融入大型GNN模型中，提供适度增益。...与标准GNN模型相比，这使得训练变得更快且可扩展。此外，我们利用了LP（在没有特性的情况下，它本身的性能往往相当好）和节点特征。我们将看到，将这些补充的信息结合起来会产生很好的预测。...然后，通过在训练数据上传递已知误差来估计误差，得到误差修正后的预测Z（r）=Z+^E。最后，作者将这些作为未标记节点上的得分向量，通过另一个LP步骤将其与已知标签相结合，得到平滑的最终预测。...特别是，标签传递和它的变体是一种可持续发展的想法。直接地将它们结合到图学习模型中就会带来很大的好处，而且本文已经证明这些方法可以使预测结果更好，训练更快。
例如，当我们使用一个传统的 RAG 模型来回答关于 “量子力学中的不确定性原理” 的问题时，可能会因为编码信息时丢失了上下文，而无法准确检索到相关的知识块。...比如，知识库中有一个关于 “海森堡不确定性原理是量子力学的基本原理之一，它表明无法同时精确地测量一个粒子的位置和动量” 的文本块，但由于缺乏上下文，模型可能无法将这个块与用户的查询准确匹配。...例如，在回答一个关于人工智能发展趋势的问题时，可能不需要将整个知识库中的所有块都添加到上下文窗口中，而是选择一些与人工智能发展相关的关键块。...四、Reranking 技术进一步优化性能 Reranking 是一种常用的过滤技术，可以确保只有最相关的块传递给模型。...embeddings+BM25 比单独使用 embedding 要好; Voyage 和 Gemini 在我们测试过的 Voyage 和 Gemini 中具有最好的嵌入; 将前 20 个 chunk 传递给模型比只传递前
RAG 是一种从知识库中检索相关信息并将其附加到用户提示词中的方法，从而显著提升模型的回答能力。但传统的 RAG 解决方案在编码信息时会丢失上下文，导致系统无法从知识库中检索到相关信息。...文本块数量：将更多的文本块添加到上下文窗口中可以增加包含相关信息的机会。然而，过多信息可能会对模型造成干扰，因此有一个限度。...关键步骤如下：进行初始检索，获取潜在相关文本块的前 N 个（我们使用前 150 个）；将前 N 个文本块与用户的查询一起传递给重新排序模型；使用重新排序模型，根据每个块与提示词的相关性和重要性给出得分，...然后选择前 K 个块（我们使用前 20 个）；将前 K 个文本块作为上下文传递给模型生成最终结果。...以下是我们的发现摘要：嵌入+BM25 优于仅使用嵌入；Voyage 和 Gemini 是我们测试过的最佳嵌入模型；向模型传递前 20 个文本块比传递前 10 个或前 5 个更有效；为文本块添加上下文极大地提高了检索准确性
node模型 node的运行模型无需再赘言： “事件循环 + 异步执行”，可是node开发工程师比较感兴趣的点 大多集中在 “编码模式”上，即异步代码同步编写，由此提出了多种解决回调地狱的解决方案：...在单核cpu中 每一时刻node服务器只能处理一个请求，可是node在当前请求中执行异步调用时，就会“中断”进入下一个 事件循环处理另一个请求，直到上一个请求的异步任务事件触发执行对应回调，继续执行该请求的后续逻辑...node在单进程单线程（js执行线程）中“模拟”了常见的多线程处理逻辑，虽然在单个node进程中无法 充分利用CPU的多核及超线程特性，可是却避免了多线程模型下的临界资源同步和线程上下文 切换的问题...目前这样编码无法规范化日志接口，同时也对开发人员造成了很大的困扰。...说明 目前，这套模型已在线上业务中用来追踪各级链路，各级中间件包括dubbo client、dubbo provider、 配置中心等都依赖ThreadLocal变量实现数据透传和调用传递，因此可以放心使用
org.apache.catalina.core.StandardHostValve#invoke 方法，拦截并解析方法入参的 Request 对象中的 header 数据，判断压测标的信息并将压测标以及链路信息设置到上下文对象...但是不管是 WEB 容器还是业务代码经常会使用线程池运行代码，这时候 ThreadLocal 就有局限性了，如何做到跨线程池传递我们的上下文对象就显得异常重要了，好在 Alibaba 的https://...transmittable-thread-local 的详细内容大家可以通过 git 地址查看，这里我们主要以 git 上的 demo 看看 transmittable-thread-local 如何实现跨线程传递的...，主要通过将线程池运行的 Runnable 对象包装成 TtlRunnable 对象并保存当前的上下文信息。...直到某次出现了一个诡异的现象，在使用 Takin 的过程中，有一应用接入 Takin 之后，某个功能无法正常使用，但是无论是应用的日志还是 Takin 的日志都未显示任何异常信息，再追问了无法使用的功能是一个线程池执行任务
然而，对于需要处理长输入的任务，LLM仍面临着挑战，因为它们通常在输入长度上有限制，因此无法利用全部上下文信息。 这一问题对处理长上下文任务造成了障碍，如长文本摘要、问答和代码补全。...例如，Gemini模型能够直接处理2M的输入长度。 然而，当输入长度超出其扩展窗口的处理能力时，LLM难以将注意力集中到，解决任务所需的信息，从而导致上下文利用效率低下。...为此，将原始文本x分割为若干分块 ，确保每个分块都能完整输入到LLM智能体的骨干模型中进行处理。 整体流程如下： CoA包含两个阶段。...每个工作智能体处理各自的块，并将输出传递给下一个智能体。 阶段2：管理智能体——信息整合与答案生成 在阶段2中，经过工作器智能体多轮信息抽取与理解后，管理智能体将整合全局信息生成最终解决方案。...作者将CoA与两种来自输入缩减和窗口扩展方法的强基准进行比较： RAG，使用先进的检索器获取最相关的信息输入LLM； 全上下文方法，将所有输入内容直接输入LLM直到上下文窗口限制。
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种在序列数据处理中取得巨大成功的深度学习模型。RNN通过引入时间序列上的隐藏状态，具有处理时序数据和捕捉上下文信息的能力。...每个时间步的隐藏状态会根据输入和前一个时间步的隐藏状态进行更新，从而实现信息的传递和保存。这使得RNN可以捕捉到上下文关系，并对时序数据进行建模。...1.2 循环结构RNN的循环结构是其与其他神经网络模型最明显的区别。隐藏状态会在每个时间步上被更新，并在下一个时间步作为输入的一部分被传递。...这种参数共享使得RNN可以处理任意长度的序列数据，并减少了模型的参数数量，提高了训练效率。3. RNN应用3.1 自然语言处理RNN在自然语言处理领域有广泛应用。...通过将文本序列输入到RNN中，可以进行机器翻译、文本生成、情感分析等任务。RNN可以捕捉到单词之间的依赖关系和上下文信息，从而提高对文本的理解和生成能力。
只有将“哈桑”的信息推进到该特定点，才能对“他”进行预测。因此，您需要某种历史记录块来存储以前的信息并将其用于进一步的预测。传统的人工神经网络在这方面失败了，因为它们无法携带先前的信息。...编码器从给定句子中捕获的所有信息都通过编码器的最后一个隐藏状态传递到解码器。最后一个隐藏状态称为上下文向量。它充当整个输入序列的摘要。...Seq2Seq的缺点 上下文压缩：来自输入序列的所有信息必须压缩到上下文向量的大小。因此，损失细粒度的细节。...偏见：在培训期间，经常使用称为“teacher forcing”的技术对SEQ2SEQ模型进行训练，在该技术中，将解码器与地面真相输出tokens一起提供为每个时间步骤的输入。...但是，在推理或测试期间，该模型根据其自身的预测生成输出tokens。训练和推理之间的这种差异可能导致暴露偏见，从而导致模型在推断期间表现出色。
而后是和 GPT 一样的对话窗口，它的优点是能够便捷地将当前你正在编辑的代码的上下文同时提交给大模型，从而获得更好的生成效果： Github Copilot的对话窗口 最后是平平无奇的编辑器内的代码生成编辑重写...@Files 注记，传递指定代码文件的上下文 当你在对话框输入 @Files 注记时，Cursor 会自动弹出对你代码仓库的检索列表，你可以输入你想要导入上下文的文件名，而后按下确认键，相应的文件里的内容便会届时自动注入到上下文中...如果你遇到问题想偷懒不打开网页搜报错或是大模型自身的回答无法解决问题，你可以直接使用这个注记。 5....它会将你光标停留的那一行代码里涉及到的变量、类型的相关定义作为上下文传递给大模型，类似于 @Code 注记。 `@Definitions`注记 8....@Git 注记能够将你当前的 Git 仓库的 commit 历史作为上下文传递给大模型。 感觉比较适合在代码协作的时候查战犯清算的时候使用。 8.
图3 从下到上的神经网络结构图 从左到右的表达形式以Andrew Ng和LeCun的文献使用较多，Caffe里使用的则是从下到上的表达。在本文中使用Andrew Ng代表的从左到右的表达形式。...图4 神经元 1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP。在下文中，我们会具体介绍神经元模型。 ? ?...在其他绘图模型里，有向箭头可能表示的是值的不变传递。而在神经元模型里，每个有向箭头表示的是值的加权传递。 ?...其余不变，于是我们就有了下图：从本图开始，我们将权值w1, w2, w3写到“连接线”的中间。 ? 图12 单层神经网络 在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。...Minsky在1969年出版了一本叫《Perceptron》的书，里面用详细的数学证明了感知器的弱点，尤其是感知器对XOR（异或）这样的简单分类任务都无法解决。
大模型微调技术介绍LLM微调是一个将预训练模型在较小、特定数据集上进一步训练的过程，目的是精炼模型的能力，提高其在特定任务或领域上的性能。...微调的目的是将通用模型转变为专用模型，弥合通用预训练模型与特定应用需求之间的差距，确保语言模型更贴近人类的期望。...什么时候需要LLM微调说起LLM，总会涉及到上下文学习、零样本、单样本和少样本推理等话题。我们先快速了解一下它们主要的功能。...除此之外，在提示中包含的任何示例都会占用宝贵的上下文窗口空间，减少了包含其他有用信息的空间。「当以上方式无法解决相关问题时，这就需要LLM微调」。...要在个性化的服务中使用大模型的能力，这时候针对每个用户的数据，训练一个轻量级的微调模型，就是一个不错的方案。数据安全的问题。如果数据是不能传递给第三方大模型服务的，那么搭建自己的大模型就非常必要。
选自 arxiv 作者：Zihang Dai 等 机器之心编译 参与：李诗萌、王淑婷 以往的 Transformer 网络由于受到上下文长度固定的限制，学习长期以来关系的潜力有限。...由于上下文的长度是固定的，因此模型无法捕获任何超过预定义上下文长度的长期依赖性。此外，长度固定的片段都是在不考虑句子或其它语义边界的情况下通过选择连续的符号块来创建的。...因此，模型缺乏必要的上下文信息来很好地预测前几个符号，这就导致模型的优化效率和性能低下。我们将这个问题称为上下文碎片化。...同时，从之前的片段传递信息也可以解决上下文碎片化的问题。更重要的是，我们展示了使用相对位置而不是用绝对位置进行编码的必要性，因为这样做可以在不造成时间混乱的情况下实现状态的重复使用。...3 模型 用 Transformer 或自注意力机制进行语言建模的核心问题在于，如何将 Transformer 训练为可以把任意长度的上下文有效编码为长度固定的表征。
)的情况下对token 的概率建模来计算序列出现的概率： 许多主流的神经语言模型都会先给序列中的token计算一个「上下文无关」的token表示 ，然后将它传递给L层前向LSTM。...下游任务将所有表示都利用起来，并给他们分配权重，即为： 其中， 是经过softmax归一化之后的权重，标量参数 允许任务模型缩放整个ELMo向量。...另外，ELMo通过语言模型生成的词向量是通过特定上下文的“传递”而来，再根据下游任务，对原本上下文无关的词向量以及上下文相关的词向量表示引入一个权重，这样既在原来的词向量中引入了上下文的信息，又能根据下游任务适时调整各部分的权重...在ELMo第一阶段训练完成之后，将句子输入模型中在线提取各层embedding的时候，每个单词(token)对应两边LSTM网络的对应节点，那两个节点得到的embedding是动态改变的，会受到上下文单词的影响...「需要注意的是，这里得到的结论是通过实验验证的，是在这样的模型设计中，能够得到上述结论，可能不同模型结构，得到的结论又是不一样的。」
2 设计好插件遵循这个标准，由于插件没有安装（上下文均不可用），需要给插件传递一个上下文。 3 用一个空壳Activity 放入插件内容。...image.png 直接上代码 下面代码定义了插件Activity必须要实现的一个接口，也可说定义的一个标准，由于插件并没有安装到手机上，无法拿到上下文，生命周期自然也无法调用，我们需要将宿主的一个空壳...ProxyActivity，将生命周期传递给插件。...插件需要用到上下文的方法都需要重写。...public interface PluginInterfaceActivity { /** * 上下文的传递 通过上下文来启动Activity * * @param
介绍 在本文中，我们将分析一个经典的序列对序列(Seq2Seq)模型的结构，并演示使用注意解码器的优点。这两个概念将为理解本文提出的Transformer奠定基础，因为“注意就是您所需要的一切”。...一个Seq2Seq模型通常包括: 一个编码器 一个解码器 一个上下文向量 请注意:在神经机器翻译中，编码器和解码器都是rnn 编码器通过将所有输入转换为一个称为上下文的向量(通常具有256、512或1024...随后，与之前不同的是，不仅最后一个隐藏状态(h3)将被传递给解码器，所有的隐藏状态都将被传递给解码器。 ?...我们可以直接将解码器的隐藏状态、权值矩阵和编码器的隐藏状态集相乘得到分数。 现在我们已经知道了如何计算分数，让我们尝试着理解Seq2Seq模型中的注意力解码器是如何工作的。...将获得的隐藏状态添加到上下文向量(c4)中。 ? 4-上下文向量(c4)与解码器隐藏状态(h4)连接。
1.3 两种模型的优缺点对比 自回归语言模型没能自然的同时获取单词的上下文信息（ELMo把两个方向的LSTM做concat是一个很好的尝试，但是效果并不是太好），而自编码语言模型能很自然的把上下文信息融合到模型中...XLNet将二者的上述优缺点做了一个完美的结合，在自回归语言模型中自然地引入上下文信息，并且解决自编码语言模型两阶段保持一致的问题。 2....XLNet是怎么做的 XLNet的思路采用的是自回归语言模型，根据上文来预测下一个单词，但是在上文中添加了下文信息，这样就既解决了[mask]带来的两阶段不一致问题和无法同时引入上下文信息的问题。...比如选择了x2->x4->x3->x1，那这个时候预测x3的时候是不是就能看到上文x2和下文x4的信息了呢，这就是XLNet的基本思路。...就是通过排列组合的方式将一部分下文单词放到上文单词的位置，但实际形式还是一个从左到右预测的自回归语言模型。 ?
本系列将分为 3 篇，分别介绍 koa 的架构设计和 3 个核心库，最终会手动实现一个简易的 koa。这是系列第 2 篇，关于 3 个核心库的原理。...但这样做有个缺点无法弥补，就是之后如果proto[property][name]改变，proto[name]获取不了最新的值。 对于method方法，实现上是在对象上创建了新属性，属性值是一个函数。...koa-compose：洋葱模型 模拟洋葱模型 koa 最让人惊艳的就是大名鼎鼎的“洋葱模型”。以至于之前我在开发 koa 中间件的时候，一直有种 magic 的方法。...回到上述的compose函数，闭包写法返回了一个新的函数，其实就是返回内部定义的dispatch函数。...然后，将当前请求的上下文环境(context)和 dispatch 处理的下一个中间件(next)，都传递给当前中间件。
我们发现该方法是在视图即将展示的时候调用的，在这个方法中可以获取到上下文，将试图绘制到View上，其实每一个View内部都有一个layer属性，这个方法中就可以了取得一个layer,所以我们绘制的东西其实是绘制到...将当前的上下文copy一份,保存到栈顶(那个栈叫做”图形上下文栈”，先进后出) void CGContextSaveGState(CGContextRef c) 将栈顶的上下文出栈,替换掉当前的上下文...注意不能传递NULL值给这些函数 实战-画板工具 了解了Quartz2D的基本知识后，我们就可以运用这些知识，进行一些综合的练习....重点看[path stroke]方法，其实这个方法内部已经帮我们实现了绘制视图的几个步骤： 获取上下文 描述路径 把路径添加到上下文 把上下文的内容渲染到View的layer 伪代码如下： 1....把路径添加到上下文 CGContextAddPath(ctx, path.CGPath); 4.
， DDD的一个核心模式是统一语言，用于解决解决业务知识传递的问题。...比如我们做中台系统其实就是一步步分治的过程，将功能性与非功能性的能力分出来，将基础能力与商业能力分出来，将易变的与不变的分离出来。...DDD的限界上下文提供了一种指导思路，限界上下文划分好后，一个限界上下文可以对应一个微服务。 ?...当一个系统变复杂了，如果不加以约束，一个service类达到上万行，维护起来及其痛苦。 解决service层大泥球的一个方法是分离复杂性，把service分为应用层和领域层。...写在后面 DDD的统一语言在软件开发过程中能帮助业务知识更好的传递，限界上下文能指导复杂系统的拆分，战术设计能帮助代码更好的分层。
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