代码和Demo地址:https://github.com/dvlab-research/LongLoRA
近日,贾佳亚团队联合 MIT 发布了一项名为 LongLoRA 的新技术,只需两行代码、一台 8 卡 A100 机器,便可将 7B 模型的文本长度拓展到 100k tokens、70B 模型的文本长度拓展到 32k tokens。同时,该研究团队还发布了首个拥有 70B 参数量的长文本对话大语言模型 LongAlpaca。
clipOrientation 你可以认为是裁剪的对齐方向,这里设置为 vertical,说明我们想保留的是竖直方向。而我们上面的需求确实是这样的,两个色块,在竖直方向为上和下。
通过 仿真一个 浏览器,然后通过 发送数据到 文本框,当数据字节数比较小时,完全不会发现任何异常,但是当发送长文本时,会出现卡顿或者阻塞的现象,导致数据的实时性下降了很多。
在人工智能领域,大模型有时会产生一个被称为“幻觉问题”的现象。在对话过程中,大模型可能会答非所问,生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这就是所谓的“幻觉问题”。
情景,正常TextView中设置文本内容中包含中英文时会造成自动换行的问题,影响界面显示效果,如图:
在过去的一周里,为了更好的构建 AI Agent 框架 Chocolate Factory(以下简称 CF),我们加入了一个新的应用:代码库 AI 助手。
本文实例讲述了Android开发中TextView文本过长滚动显示实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
第一部分笔记 核心结构包括以下4部分 基础部分和字体和段落 表格 标书制作 和商务报告 简历制作 和海报 基础部分和字体和段落 shift,ctrl,alt 选择的区别 好习惯,建立标准编辑环境 图片 ctrl + end 和ctrl home 德语键盘为ctrl pos1,但是我在一个电脑有时候不好使,不知道为什么 文本的基本格式: 字体格式,段落格式 图片 但是Shift + enter 产生换行符,不分段 插入文档属性,会自动更新 例如 图片 文档管理工具推荐 Everything 和 Listary
小伙伴们,在上文中我们介绍了Android视图组件RecyclerView,本文我们继续盘点,介绍一下视图控件的ScrollView。
老规矩,先上张图 o,这篇好像是分析篇,没有效果图。不管了,位置占着,老规矩不能坏,下面开始正文。
在前一篇文章 《海量数据相似度计算之simhash和海明距离》 介绍了simhash的原理,大家应该感觉到了算法的魅力。但是随着业务的增长 simhash的数据也会暴增,如果一天100w,10天就1000w了。我们如果插入一条数据就要去比较1000w次的simhash,计算量还是蛮大,普通PC 比较1000w次海明距离需要 300ms ,和5000w数据比较需要1.8 s。看起来相似度计算不是很慢,还在秒级别。给大家算一笔账就知道了:
以前做nlp对长文本切分也略有些经验,通常就是先按段落进行切分,对于过长的段落文本,通常就是按模型(这里通常是embedding模型)能接受的输入长度,按句子的标点符号(如句号,感叹号,问号等)进行切分,切分后的片段要尽可能的长,但是不能超过模型的输入限制。另外,一些可以操作的技巧是,段落内的片段可以做一些重复,例如,段落内的多个片段,前一个片段的最后一句可以和后一个片段的第一句重复。
l 对于唯一ID或其它可用字符串或数字表示的值,选择用数字列好过用字符串列。因为相比对应的字符串,可使用更少的字节存储大数字,同时,转换并比较数字速度更快且消耗更少的内存。
读者朋友们,多多笔记更新啦。最近事情比较杂乱(花式懒),所以停更了一段时间,不过也重构和基本完成了之前构思的Transformer教程,目前也正在内测,期待更好的她。
大模型只能够记忆与理解有限的上下文已经成为大模型在真实应用中的能力瓶颈,例如对话式AI系统往往无法记忆你前一天对话的内容,利用大模型构建智能体会产生前后不一致的行为与记忆。
判断两篇文章之间的语义关系对于新闻系统等应用有着重要的意义。例如,通过对新闻文章之间的关系判断,一个新闻应用可以将讲述同样的事件的文章聚类在一起,去除冗余,并形成事件发展的脉络。在图 1 中,「2016 美国总统大选」这一故事的主要信息被组织成一条故事树。其中的每个节点,代表了讲述该故事中同样的一个子事件的文章集。这种文本组织方式,在信息爆炸的时代,能给人们带来极大的便利。
本文作者:Bang Liu、Di Niu等 文章之间关系匹配是自然语言处理领域的重要问题。传统算法忽略了文本内部语义结构,而深度神经网络目前主要用于句子对之间的匹配。同时由于长文本对计算量需求较大,且目前缺乏训练数据集,因此长文本的匹配问题一直难以解决。对此,来自阿尔伯塔大学和腾讯 PCG 移动浏览器产品部的研究者提出了概念交互图(Concept Interaction Graph)算法,对比现有的文章关系匹配算法有明显的效果提升。该论文已被自然语言处理顶会 ACL 2019 接收,项目代码和数据集已
分析师面临的普遍问题是,无论从哪里获得数据,大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此,不仅需要时间把数据加载到文件中,还得花更多的时间来清洗它,改变它的结构,以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
基于Transformer的模型已经引领NLP领域,然而基于Transformer的方法随着输入文本长度的增加,计算量剧增,并且Transformer能处理的句子长度受限,已有的方法大多使用截断的方式,这会导致信息损失,因此如何实现长文本的预训练是目前的一大难题。
就在刚刚,谷歌DeepMind首席科学家Jeff Dean,以及联创兼CEO的Demis Hassabis激动地宣布了最新一代多模态大模型——Gemini 1.5系列的诞生。
在 “What’s new in Android P Beta” 中我们已经谈到 Android 的两个新文本特性。现在既然 Android P Beta 3 及最终 API均已推出 ,我们也该深入地探究它究竟有哪些新文本特性。众所周知, TextView 是 Android 视图系统中最关键的组件之一。这也是我们一直在面向开发者及用户的特性及 API 改进方面投资的原因。
大家好,又见面了,我是全栈君。在android开发中LinearLayout很常用,LinearLayout的内控件的android:layout_weight在某些场景显得非常重要,比如我们需要按比例显示。android并没用提供table这样的控件,虽然有TableLayout,但是它并非是我们想象中的像html里面的table那么好用,我们常用ListView实现table的效果,但是列对齐确比较麻烦,现在用LinearLayout及属性android:layout_weight能很好地解决。下面我们共同体验下layout_weight这个属性。
出品 | OSC开源社区(ID:oschina2013) IntelliJ IDEA 2023.1 现已发布。此版本包括对新 UI 的改进,根据从用户那里收到的反馈进行了彻底改造。此外还实现了性能增强,从而在打开项目时更快地导入 Maven 和更早地使用 IDE 功能。由于采用了 background commit checks,新版本提供了简化的 commit 过程。IntelliJ IDEA Ultimate 现在支持 Spring Security 匹配器和请求映射的导航。 其实 JetBrain
截至今天,全国已经有了200多个大模型,未来新模型的增量和增速将持续放缓,应用侧的比拼会愈发激烈。
近期在对项目日志进行分析时,发现日志文件较大,里面的文件行数也较多,使用编辑器进行打开或使用分析工具打开时较慢,于是将其拆分成多个小文件,便于对其进行分析、查看。
我们先来用专业的术语描述一下awk是什么,如果你看不懂,没关系,我们会再用”大白话”解释一遍。
图中可以看到 string 类型中最大的 key 为 aaa(实际可以看到每种数据结果的最大一个 key,只是我这个实例只有 string 类型的)。
TextView用于非常的广泛,Textview里面不仅可以显示文字,还可以显示图片。 就我们日常生活中见到的文字都可以理解为TextView。
随着网购的持续发展,抢购类倒计时在各类电商应用中已十分常见,这种设计可以提高用户的点击率和下单率等。
在Excel中,拆分是一项常见的任务,而Excel中的“分列”功能只能将单列文本拆分成多列。如果想拆分并提取文本中的数字,或者将文本拆分成多行,那么使用Power Query是一个好的选择。
对于文本数据的处理(清洗),是现实工作中的数据时不可或缺的功能,在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法,但这些方法只能处理单个字符串,处理一个序列的字符串时,需要用到for循环。
我们知道,es如果对应数据表,表中的数据是不是有数据类型,那么es的mapping就是来设置这个字段类型的。它的主要作用:
月之暗面科技有限公司(Moonshot AI)推出的AI模型「Kimi」是一款前沿的智能助手,具备多项先进特性和功能:
上一篇中,我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用:总结!语义信息检索中的预训练模型
当你第一次接触Python编程时,有时候会遇到一些看起来复杂的问题,但实际上,Python的语法和处理输入输出并不难理解。在这篇博客中,我将详细解释如何解决一个简单的编程问题,这将帮助你入门Python编程。
文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一,也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用,本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。
大规模语言模型(LLMs)在很多关键任务中展现出显著的能力,比如自然语言理解、语言生成和复杂推理,并对社会产生深远的影响。然而,这些卓越的能力伴随着对庞大训练资源的需求(如下图左)和较长推理时延(如下图右)。因此,研究者们需要开发出有效的技术手段去解决其效率问题。
Spans是一个强大的概念,Span通过提供对TextPaint和Canvas等组件的访问,允许在字符或段落级别上对文本进行样式设计和修改。我们在之前的一篇文章中谈到了如何使用Spans,哪些Spans是开箱即用的,如何轻松创建自己的Spans,以及如何测试它们。
Redis大key问题是指在Redis中出现了一个或多个非常大的key,这些key的大小超过了Redis所能处理的最大值,从而导致Redis性能下降甚至宕机的现象。通常情况下,Redis的key大小应该尽量保持在较小的范围内,因为Redis是一个基于内存的数据结构存储系统,大key会占用大量内存资源,导致Redis的性能受到严重影响。
MySQL 支持多种类型,大致可以分为三类:数值、日期 / 时间和字符串 (字符) 类型。
一些基于大型语言模型的应用经常需要用到模型数据集中没有的数据。针对这一需求,LangChain提供了一系列的工具可以让你从各种数据源中加载新的数据,转换数据,存储数据以及访问数据。
每天给你送来NLP技术干货! ---- 机器之心报道 编辑:蛋酱 在这项研究中,斯坦福大学的一个研究小组提出了时间控制 (TC),这种语言模型通过潜在的随机过程进行隐式计划,并生成与该潜在计划一致的文本,以提高长文本生成的性能。 近年来,包括 GPT-2 在内的大型语言模型在文本生成方面非常成功,然而,大型语言模型会生成不连贯的长文本。一个原因是不能提前计划或表征长段文本动态。因此,它们常常产生游离的内容,语篇结构差,关联性低 ; 文本在生成时似乎没有锚定目标。当自回归模型生成更长的文本时,这些连贯性问题进
关于UITableViewCell一些别具一个的样式和用法。很早就想系统的写一篇文章,文章中囊括开发中UITableViewcell的一些花样用法和奇葩用法。结果还是以简短的方式分享出来,因为没有太多
Android系统提供了Textview来提供文字的显示,但很多时候开发者还需要使用Canvas来绘制Text,这时候,canvas.drawText()就不像Textview的使用这么简单了,需要掌握文字的测量以及渲染的流程。
一个需求:一个activity到另一个activity进行一些设置,返回第一个activity的时候 获取第二个activity设置的数据 百度了一下,发现startActivityForResult这个很完美的符合了我的效果要求。 正文: startActivityForResult的主要作用就是它可以回传数据,假设我们有两个页面,首先进入第一个页面,里面有一个按钮,用于进入下一个页面,当进入下一个页面时,进行设置操作,并在其finish()动作或者back动作后,将设置的值回传给第一个页面,从而第一个页
在学习office的过程之中,大家常常能够学习到各种各样不同的函数,主要是在Excel表格之中进行使用的。通过函数的利用,即便是有上万个数据,也能够通过函数进行计算、处理、筛选等操作,所以函数在office之中是非常重要的。而不同的函数有着不同的含义和作用,比如sum函数就能够将数值相加,而if函数能够进行数据的筛选等等,当然这些都是比较基础的。那么split函数是什么呢?它有什么作用?
这几天想统计一下《中国人文社会科学期刊 AMI 综合评价报告(2018 年):A 刊评价报告》中的期刊,但是只找到了该报告的PDF版,对于表格的编辑不太方便,于是想到用Python将表格转成Excel格式。
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