TextBind：在开放世界中多轮交织的多模态指令跟随
论文：TextBind: Multi-turn Interleaved Multimodal Instruction-following in the Wild地址：https://arxiv.org/abs/2309.08637进NLP群—>加入NLP交流群摘要拥有指令跟随能力的大型语言模型已经彻底改变了人工智能领域。这些模型通过其自然语言界面展现出卓越的通用性，能够应对各种现实世界任务。...
Meta | 对比解码：进一步提升LLM推理能力
深度学习自然语言处理 原创作者：wkk为了改进LLM的推理能力，University of California联合Meta AI实验室提出将Contrastive Decoding应用于多种任务的LLM方法。实验表明，所提方法能有效改进LLM的推理能力。让我们走进论文一探究竟吧！论文：Contrastive Decoding Improves Reasoning in Large Languag...
OpenBA：开源模型家族再添一员！从头训练的15B中英非对称Encoder-Decoder结构双语模型...
苏州大学从头训练的双语非对称Encoder-Decoder模型OpenBA已正式开源！主要亮点包括：亮点一：此模型为中文开源社区贡献了一个有代表性的编码器解码器大语言模型，其训练过程（包括数据收集与清洗、模型构建与训练）已完全开源。亮点二：数据方面，OpenBA所使用的数据均公开可获取，模型的能力产生更加透明。亮点三：针对中文instruction能力，我们基于开源的标注数据构建了大规模中文Fla...
【Vue】MVVM模型还没懂嘛
hello，我是小索奇，精心制作的Vue教程持续更新哈，想要学习&巩固&避坑就一起学习叭~，Vue虽然没有完全遵循MVVM模型，但Vue的设计也收到了它的启发在文档中也会使用VM（ViewModel的缩写）这个变量名表示Vue实例（Vue作者参考了MVVM模型，并非其创建的）这里简单拓展一下：Java中的MVC（模型Model-视图View-控制器Controller-一种架构模式）MVC：M代表Model数据层 , V代表View视图层 , C代表Controller控制层（中介）, 用户发送请求，C
解决Sublime Text用浏览器打开没反应
在文件中添加下面代码即可,chrome是默认打开浏览器，可以自定义为你想用的浏览器。点击Open in Browser用浏览器打开没反应怎么解决？点击Browse Packages。会跳转到这个文件夹页面。
什么是space-around
所以简单来说,space-around在Flex布局中能够使子项均匀分布,并给首尾子项留出相应的空间。space-around的值表示子项会均匀地分布在容器里,子项之间的间隔相等。使用space-around后,子项会均匀分布,每两个子项之间的间隔相等,第一个和最后一个子项与容器边界也会有相同的间距。在CSS中,space-around是justify-content属性的一个值。space-around:包含边界间隔,但是边界间隔只有子项间隔的一半。
【Vue】上万个字把事件处理讲解的淋漓尽致
hello，我是小索奇，精心制作的Vue系列教程持续更新哈，想要学习&巩固&避坑就一起学习吧~重点内容使用v-on:xxx缩写@xxx绑定事件，其中 xxx 是事件名（回顾：v-bind缩写为冒号:）事件的回调需要配置在methods对象中，最终会在VM上methods中配置的函数，不要用箭头函数，否则 this 就不是VM了,重点强调！methods中配置的函数，都是被 Vue所管理的函数，this 的指向是VM（ViewModel-vue实例对象）或组件实例对象@click="dem
荐读 | 《揭秘云计算与大数据》
在这个数字化时代，云计算和大数据技术已经成为推动全球发展的关键引擎，激发了一系列令人兴奋的科技创新，而这些创新正在塑造着我们人类未来的面貌。而这本书，恰恰是一个引领读者深入了解这两大领域的绝佳入门之选，无论你是从事计算机科学、信息技术的老师、学生、从业者，还是只是对新技术充满好奇的爱好者。
Meta新开源模型AudioCraft ：文本自动生成音乐
仅用文本就能生成鸟叫、汽车喇叭声、脚步等背景音频，或更复杂的音乐，适用于游戏开发、社交、视频配音等业务场景。Meta表示，ChatGPT掀起的大语言模型热潮受到了全球各行业的热烈追捧，相继开发出了很多自动生成文本、图片、视频的大模型。MusicGen是一个文本生成音乐的自回归语言模型，大约使用了40万份文本描述和元数据的录音，总计2万小时的授权音乐进行训练。AudioGen是一个文本生成音频的自回归语言模型，具备分离音频功能，例如，可识别背景声、说话声和物体发出的声音等。和谐，微风，随和，朴实的音乐。
高德地图公布“奇境”引擎，应用神经渲染等前沿技术打造“时空地图”
高德正式发布高德地图V13版搭载新一代导航引擎“奇境”奇境引擎融合了北斗定位、神经渲染、数字孪生等一系列前沿技术，而基于该引擎的高德地图v13则包含“奇境MAX”、世界地图、盲区会车预警、北斗车道级导航2.0、惯导增强空间定位、顺路搜等功能创新，为用户提供更精准细致，身临其境般的“时空地图”体验。即日起，用户更新APP至最新版本后，即可体验焕然一新的高德地图。穿越时空，身临“奇境”作为国内领先的数...
Java之SpringCloud Alibaba【四】【微服务 Sentinel服务熔断】
如果其中的下单服务不可用,就会出现线程池里所有线程都因等待响应而被阻塞,从而造成整个服务链路不可用，进而导致整个系统的服务雪崩.如图所示;服务雪崩效应:因服务提供者的不可用导致服务调用者的不可用,并将不可用逐渐放大的过程，就叫服务雪崩效应导致服务不可用的原因:稳定性、恢复性Reliability && Resilience常见的容错机制:隔离前:b）信号隔离信号隔离也可以甲于限制并发访问，防止阻塞扩散、与线租隔离最大不同在于执行依赖代码的线程依然是请求线程(该线程需要通过信号申请,如果客户端
Java之SpringCloud Alibaba【五】【微服务 Sentinel整合openfeign进行降级】
对于push模式的数据源,如远程配置中心(Zookeeper Nocos,Apole等等)，推送的操作不应由Sentinel客户端进行，而应该经控制台统一进行管理，直接进行推送，数据源仅负责获取配置中心推送的配置并更新到本地。pll模式的数据源(如本地文件、RDBMS等)一般是可写入的。使用时需要在客户端注册数据源:将对应的读数据源注册至对应的 RuleManager，将写数据源注册至tansport的。热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。_openfeign服务降级
【大模型AIGC系列课程 3-1】Meta开源大模型：羊驼系列
LLaMA（由Meta推出）和GPT是两种不同的语言模型。以下是LLaMA相对于GPT的一些优点：● 架构修改：LLaMA在Transformer架构的基础上进行了一些修改。例如，LLaMA使用了预归一化（pre-normalization）而不是后归一化（post-normalization）的方法，这可以提高训练的稳定性。此外，LLaMA还引入了SwiGLU激活函数等架构修改。
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
【大模型AIGC系列课程 3-3】低成本的领域&私域大模型训练方法
如果我们不想给大模型做 “大手术”—— finetue 训练大模型（成本太高了 ==），毕竟我们仅仅想让大模型原先的基础上，再学习一小部分的领域或私域数据，原先大模型已经具备的知识不用怎么变动。相反，LoRA仅优化注入的、更小的低秩矩阵，从而使得训练更加高效。为了让训练最初输出的 h 的值 和 预训练大模型输出相同，B部分 参数的初始化为0。● LoRA的简单的“旁路”线性设计使得我们可以在部署时将可训练的矩阵与冻结的权重合并，（相比“串联”的添加额外模块）不会引入推理延迟。
《大模型AIGC系列课程》大纲
第1章：初识ChatGPT【大模型AIGC系列课程 1-1】ChatGPT与OpenAI API的应用【大模型AIGC系列课程 1-2】创建并部署自己的ChatGPT机器人第2章：LLM的第二大脑【大模型AIGC系列课程 2-1】文本向量化【大模型AIGC系列课程 2-2】大语言模型的“第二大脑”【大模型AIGC系列课程 2-3】动手为ChatGPT打造第二大脑第3章：LLM开源与定制【大模型AIGC系列课程 3-1】Meta开源大模型：羊驼系列【大模型AIGC系列课程 3
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