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windows环境下elasticsearch安装教程(超详细) - hualess - 博客园 (cnblogs.com)Kibana（安装篇）：Windows下安装和运行Kibana_kibana安装-优快云博客。
2023-12-04 17:47:17
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原创 Spring mvc的一些注解
GetMapping、@PostMapping、@PutMapping、@DeleteMapping：这些是@RequestMapping的快捷方式，分别对应HTTP的GET、POST、PUT和DELETE方法。@RequestBody：用于将HTTP请求的主体内容绑定到方法参数，常用于处理JSON或其他格式的请求体数据。@RequestHeader：用于将HTTP请求头信息绑定到方法参数，可以用来获取特定的请求头的值。@RequestParam：用于将HTTP请求中的查询参数绑定到方法参数。
2023-08-31 10:01:00
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原创 Aligning language models to follow instructions（调整语言模型以遵循指令）
OpenAI API 由 GPT-3 语言模型提供支持，可以使用精心设计的文本提示来引导该模型执行自然语言任务。但这些模型也可能产生不真实、有毒或反映有害情绪的输出。这部分是因为 GPT-3 被训练来预测大型互联网文本数据集上的下一个单词，而不是安全地执行用户想要的语言任务。换句话说，这些模型与其用户不一致。为了使我们的模型更安全、更有帮助、更一致，我们使用了一种称为基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 的现有技术。根据我们的客户向 API 提交的提示）A。
2023-08-29 13:47:13
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原创 ReAct:Synergizing Reaasoning and Acting in Language Models( 在语言模型中协同推理和行动)
虽然大型语言模型（LLM）在语言理解和交互式决策等任务中表现出了令人印象深刻的能力，但它们的推理（例如思维链提示）和行动（例如行动计划生成）能力主要作为单独的主题进行研究。在本文中，我们探索使用 LLM 以交错的方式生成推理轨迹和特定于任务的动作，从而实现两者之间更大的协同作用：推理轨迹帮助模型归纳、跟踪和更新行动计划以及处理异常，而操作允许它与外部源（例如知识库或环境）交互，以收集附加信息。
2023-08-22 10:45:11
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原创 怎么取避免大模型带来的幻觉
https://thenewstack.io/how-to-reduce-the-hallucinations-from-large-language-models/
2023-08-18 16:19:09
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原创 Chat Model聊天模型
此 API 与之前的 GPT-3 API 之间的主要区别在于，现在用户输入有更多的结构，以不同类型的消息的形式出现。这种差异可以允许模型以不同的方式处理不同类型的消息，这在理论上可以提高基于这些模型构建的应用程序的安全性。这样，如果另一个模型提供者有不同的命名约定（例如，他们将 AI 称为“AI”而不是 OpenAI 的“助手”），我们可以轻松映射到模型包装器中的这些命名约定。上面的“用户”与“助理”与“系统”消息的示例也说明了为什么这种格式与现有的 API 有足够的不同，值得有自己的抽象。
2023-08-17 13:39:42
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原创 【无标题】
如下图所示。 串行的异步任务在概念上跟同步逻辑类似，然而并行任务不必一个接着一个地执行。需要一个接着一个做的任务叫做串行任务。创建一个目录并往里放一个文件的任务就是串行的。你不能在创建目录前往里放文件。不需要一个接着一个做的任务叫做并行任务。这些任务彼此之间开始和结束的时间并不重要，但在后续逻辑执行之前它们应该全部做完。下载几个文件然后把它们压缩到一个zip归档文件中就是并行任务。这些文件的下载可以同时进行，但在创建归档文件之前应该全部下载完。
2023-07-13 22:02:20
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原创 Pytorch 目标检测通过fssd训练自己的数据集
因为权重文件上有不能兼容模型的输入和输出的部分，所以需要定义交叉取值函数。然后就可以训练自己的模型了。定义网络结构交叉取值函数。在train.py中。
2023-03-26 21:07:55
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空空如也
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