2025年3月4日
大模型-win本地安装 elastic search-48
摘要： elasticsearch docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsear 阅读全文
posted @ 2025-03-04 14:24 jack-chen666 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大模型-大名鼎鼎的BGM模型 embedding模型 -47
摘要： 知乎 BGE paper RetroMAE paper BGE github地址 huagging face 阅读全文
posted @ 2025-03-04 14:22 jack-chen666 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大模型-elastic search -47
摘要： 参考：https://www.cnblogs.com/buchizicai/p/17093719.html 阅读全文
posted @ 2025-03-04 14:20 jack-chen666 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2025年2月28日
大模型-推理时到运行时 范式转变--推理模型-46
摘要： https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-reasoning-llms 阅读全文
posted @ 2025-02-28 14:55 jack-chen666 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
大模型-MoE架构 可视化理解-45
摘要： 目录 https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts 阅读全文
posted @ 2025-02-28 14:54 jack-chen666 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
12消息卦 与 12月 对应关系
摘要： 在《周易》的卦气理论中，十二消息卦（又称“十二月卦”）被用来对应农历十二个月，通过卦象中阴阳爻的增减变化，象征一年中阴阳二气的消长与自然节律的变化。这一体系源于汉代易学家（如孟喜、京房）的学说，是古代“卦气说”的核心内容之一。 | 月份（农历） | 卦名 | 卦象 | 阴阳爻变化 | 节气范围 | 阅读全文
posted @ 2025-02-28 10:03 jack-chen666 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2025年2月27日
大模型--三种三种检索方式-Dense retrieval / Lexical Retrieval / Multi-Vector Retrieval- 44
摘要： 1. 参考 M3-Embedding https://github.com/FlagOpen/FlagEmbedding https://arxiv.org/pdf/2402.03216 https://huggingface.co/BAAI/bge-m3 2. Dense retrieval im 阅读全文
posted @ 2025-02-27 19:11 jack-chen666 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2025年1月6日
如何在 Jupyter Notebook 中切换python环境
摘要： 目录1. 参考2. 如果是使用conda管理环境3. 使用virtualenv 1. 参考 https://blog.csdn.net/m0_61122217/article/details/133282467 2. 如果是使用conda管理环境 conda create -n myenv pyth 阅读全文
posted @ 2025-01-06 23:21 jack-chen666 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2024年12月30日
大模型--稚晖君开源百万机器人真机数据集 - HPT 具身智能03--43
摘要： 目录1. 参考2. AgiBot World 数据集1. Arm（手臂）2. Waist（腰部）3. Chassis（底盘）4. Head（头部）5. End-Effector（末端执行器）6. Computing Platform（计算平台）7. Emergency Stop Button（紧急停 阅读全文
posted @ 2024-12-30 23:53 jack-chen666 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2024年12月21日
大模型--采样技术 TopK TopP 惩罚系数--37
摘要： 目录1. 参考2. 概述重复惩罚（Repetition Penalty） 1. 参考 https://mp.weixin.qq.com/s/mBZA6PaMotJw7WeVdA359g 2. 概述 大型语言模型（LLMs）通过“根据上下文预测下一个 token 的概率分布”来生成文本。最简单的采样方 阅读全文
posted @ 2024-12-21 14:14 jack-chen666 阅读(213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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