胡言乱语

最新推荐文章于 2024-10-19 20:19:09 发布

原创最新推荐文章于 2024-10-19 20:19:09 发布 · 563 阅读

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怎可奈，听得雨声，不见残荷？

确定要放弃本次机会？

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胡言乱语APP

m0_67103283的博客

06-13

324

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ollama导入自己微调后的模型胡言乱语

m0_57057282的博客

05-21

3999

原因：Modelfile的模板格式不对，对的如下所示。1.ollama导入自己微调后的模型胡言乱语。下载llama.cpp。

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一些胡言乱语

hanshou101的博客

02-01

729

一些胡言乱语 1.已有的，两套每天填写的体系。 2.当无所事事，没有人监督的时候， “祈祷神圣”，可以将你从低谷中拉出来。我想，&amp;amp;amp;quot;祈祷神圣&amp;amp;amp;quot;是一项 “济贫劫富” 的事物（体系）。（它）没有给你太低的下限；可能也没给你较高的上限 3.对于2，可能是，我对于 &amp;amp;amp;quot;祈祷神圣&amp;amp;amp;quot;的上限，没有太多次数

算法竞赛通用模板（胡言乱语）

2302_80127404的博客

10-19

1512

%（￥@#并没有什么卵用，可能会节省敲代码时间吧，仅供参考。可以让你的代码变得“高深莫测”

小程序源码：胡言乱语生成器

m0_62049523的博客

06-18

427

这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的方式不对吧有能力的可以自己看看,当然有大部分还是正常的,至于没有能力的把空白部分删除就好啦安装很简单,只需要使用微信开发者工具打开源码即可小程序源码下载地址：...

胡言乱语。。。

聚集机器学习、信息安全

04-27

1031

1. 所有认为美好的都是因为自己以一种客串的角色在扮演，当把是主角，就有角色压力了。 2. 外观往往和事物的本身完全不符，世人都容易为表面的装饰所欺骗。（莎士比亚《威尼斯商人》） 3. 旅游就是从自己活腻了的地方，跑到别人活腻了的地方；跳槽就是从一个坑跳到另一个坑； ...

解决微调后的模型导入ollama后出现”胡言乱语“情况

qq_45689158的博客

06-14

3543

先说结论，出现该问题的原因主要是因为Modelfile文件没有配置好。这个是ModelFile文件的配置，第一行的from为要用的模型地址。

间歇性的胡言乱语

cutter_point的专栏

09-10

668

我把童年丢了，把青春掉了，去换取一个名叫成就的东西；我把父母扔了，把自己丢了，去寻找一个叫爱情的东西。这句话不知怎么的就打动了我，也许和这句话的内容不相干，但是我就是想到了这些：有时候真想什么都不管，就这么堕落下去，怎么开心怎么玩，怎么放松怎么做，可是最后，放不下，前面那么多的努力说放弃就放弃，实在是舍不得。可是怎么优柔的决断我想最终迎来的还会是失败吧。。。我不后悔

随笔-胡言乱语

JustDI0209的博客

04-30

346

近来没什么技术更新，但是又想写点东西。就随便扯一点吧。因为疫情，断断续续的隔离了快一个月，平时的工作也是以系统运维和前端开发为主，没有什么新的技术开发，就准备学习下CSS，补补前端的短板。借着新项目，调试了几个页面的样式，感觉就是，谁在给我说前端简单，就让他按照UI图做个一模一样的页面。上周参加了部门的PPT演讲比赛，以nginx配置为题，得了个第二（意料之外）。随着疫情好转，项目组陆...

微信小程序;胡言乱语生成器

07-01

这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的...

优化版胡言乱语生成器小程序源码.rar

06-23

【优化版胡言乱语生成器小程序源码】是一个针对微信小程序开发的项目，它包含了一整套用于生成随机、无固定意义语句的源代码。这个小程序源码旨在为用户提供娱乐性的体验，通过程序算法生成各种“胡言乱语”，用户...

胡言乱语生成器小程序源码.zip

06-20

这是一款纯前端的一款生成器小程序源码打开有部分生成的界面是空白有可能是之前那款的问题所以小编今天就重新发布一款,新增加了N款多样化的模板另外也优化了之前那款的多种问题该小程序源码无需服务器和域名...

胡言乱语生成器微信小程序源码在线取名等支持流量主收益

11-23

胡言乱语生成器微信小程序源码/在线取名等支持流量主收益这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名,也无需设置合法域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序...

（已更新）胡言乱语生成器微信小程序源码

06-01

这是一款纯前端的一款生成器小程序源码该小程序源码无需服务器和域名该小程序里面的生成样式多样化有很多种不过小编在测试该款小程序的时候,打开有部分生成的界面是空白可能是小编打开的方式不对吧 ...

不确定发电中的交流电网中的分布式随机储备调度.zip

12-04

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

axure的chrome插件

12-04

axure的chrome插件

毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip

最新发布

12-04

毕业设计基于spark的西南天气数据的分析与应用源码+演示视频.zip

含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）

12-04

内容概要：本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源，重点实现了含光热电站、有机朗肯循环（ORC）和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度（Matlab代码实现）转气（P2G）技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用，通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标，旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性，同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持，如YALMIP工具包的应用，适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员，尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标：①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制；②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真；③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法，复现高水平论文（如EI期刊）中的算法案例。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的网盘资源，下载完整代码和案例文件，按照目录顺序逐步学习，重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式，并通过修改参数进行仿真实验，加深对综合能源系统优化调度的理解。

ollama 胡言乱语

03-17

<think>好的，用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题，需要帮助解决。首先，我需要回忆Ollama的相关知识，并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。首先，根据引用[3]，AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题，但模型能力有限，适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型，可能在复杂任务上表现不佳，导致输出不连贯。这可能是一个原因，需要检查模型参数大小是否合适。接下来，引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer，但如果模型本身架构或训练不足，也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化，或者是否存在训练数据不足的情况。引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法，如果用户自行合并模型，可能合并过程中出现问题，导致模型参数错误，从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合，并确保步骤正确。然后，常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大，或者重复惩罚不足导致重复内容。此外，提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数，优化输入提示。另外，硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误，需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。最后，如果所有方法都无效，建议用户更新Ollama到最新版本，或者更换更稳定的模型，如引用[3]提到的13B以下模型，或考虑商业模型如ChatGPT。总结可能的解决方案步骤：检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户，并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型（如7B以下），其逻辑推理能力较弱，容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型（如13B及以上），但需确保硬件支持（如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型）[^3]。 - 若硬件受限，可调整模型量化等级（如从`q4`改为`q5`）以提升精度： ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值（Temperature）**：降低温度值（默认0.8）可减少随机性： ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚（Repeat Penalty）**：增加惩罚值（默认1.1）避免重复内容： ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示（Prompt）** - 明确任务类型：例如生成文本时添加结构化要求： ``` 请生成3条请假理由，要求：1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考（Few-shot Learning）： ``` 示例：因家中水管爆裂需紧急处理，附物业维修通知单。请生成类似的请假理由： ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型（如LoRA微调模型），需检查合并过程是否正确： ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件： ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用，避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续，可切换至其他优化版本（如`mistral`模型对长文本处理更稳定）： ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务，建议直接使用商业API（如ChatGPT）。