随笔分类 - AI
摘要:MLA的公式放在这里: \[\begin{align*} \mathbf{c}_t^{KV} &= W^{DKV}\mathbf{h}_t &(1) \\ [\mathbf{k}_{t,1}^C, \mathbf{k}_{t,2}^C, ..., \mathbf{k}_{t,n_h}^C] = \m
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摘要:反向传播是用来计算损失函数(Loss Function, \(L\))关于网络中各个参数的梯度的过程。这些梯度用于更新参数,从而降低损失函数的值,使网络性能更好。 \(\nabla_y L\): 这是损失函数 \(L\) 关于 \(y\) 的梯度。\(y\) 是前向传播中激活函数的输出。 \(\fr
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摘要:我觉得最重要的有两点: 处理变长序列的稳定性:BN是在不同样本的同一维度做归一化,因为在seq2seq的场景中,样本数量不是固定的/输入序列是变长的,使用BN会导致不稳定。LN是在同一样本的不同维度做归一化,这样会更稳定。 小批量下的鲁棒性:Batch Norm的性能受批量大小影响显著,小批量可能导
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摘要:对于AlphaStar 中间的LSTM部分有不解的地方,这里对一些问题和细节做出了解释
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摘要:在docker或linux中一劳永逸解决matplotlib中文显示问题 安装 mplfonts的安装方法是pip: $ pip install -U mplfonts 使用 安装好mplfonts之后,需要有一个初始化的配置过程 在终端执行$ mplfonts init即可。 测试 import
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摘要:自动历史管理 前面的示例将消息显式地传递给链。这是一种完全可接受的方法,但确实需要外部管理新消息。LangChain还包括一个名为RunnableWithMessageHistory的包裹器,能够自动处理这个过程。 为了展示其工作原理,我们稍微修改上面的提示,增加一个最终输入变量,该变量在聊天历史记
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摘要:from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser from langchain_core.runnables import RunnableParallel from langchain_openai import ChatOpenA
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摘要:xinference+Qwen1.5MoE+LangChain,如何让国内开源大模型输出我们想要的知识
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摘要:LangChain SQL 该模块可以让我们向LLM提问时从数据库中查询数据并做出回答。 架构 SQL chain和agent的高层抽象架构: 问题转查询SQL:使用LLM将用户输入转成SQL查询 执行SQL查询:执行SQL语句 回答问题:LLM根据数据库查询结果返回回答内容 环境安装 安装必要环境
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摘要:社区/模型下载 ModelScope 魔搭社区 Hugging Face 微调 https://github.com/modelscope/swift https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory https://huggingface.co/docs/peft/
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摘要:用于图片内容识别 https://www.kaggle.com/datasets/williamscott701/memotion-dataset-7k https://huggingface.co/datasets/sizhkhy/passports https://huggingface.co/
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