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在BERT模型命名中，"cased"和"uncased"是两个重要的参数，它们的区别在于是否保留输入文本的大小写：
在自然语言生成和大规模语言模型推理中，Top - p采样（又叫核采样，Nucleus Sampling）是一种基于累积概率的采样策略。
意味着采用贪婪解码（greedy decoding）策略。在每一步生成文本时，模型会选择概率最高的词元，从而使输出具有确定性，尽可能地输出最常见、最确定的回答，...
思维链是一种推理方式或思考路径，旨在让模型将复杂问题分解为多个中间步骤，逐步推导得出最终答案，模拟人类解决问题时的逻辑思考过程 。它强调对问题的结构化拆解与逐步...
offset_mapping是 transformers 库中分词器（tokenizer）在进行分词操作时返回的一个重要信息，它用于建立原始文本中的字符位置和分...
Xvfb（X Virtual Framebuffer）是一个虚拟的 X 服务器，用于在没有物理显示设备（如显示器）的环境中运行图形界面应用程序。它创建一个虚拟的...
- **使用数据库存储**：将大量的知识、信息和历史交互数据存储在数据库中。例如，将常见问题及其答案、领域知识、用户的历史提问和回答等存储在关系型数据库或非关系...
在 LaTeX 中，要显示下划线 `_` ，需要在前面加上反斜杠 `\` 进行转义，即 `\_` 。
Layer2是一种区块链扩容解决方案，旨在解决区块链网络，特别是以太坊等公链面临的**交易拥堵和高手续费**等问题。以下是关于Layer2的详细介绍：
- **Student Member（学生会员）**：相关专业的本科生或研究生可申请，交钱即可参加，有Student member和Graduate Stude...
- **一站式科研流程**：由 LLM 驱动，涵盖**文献综述、实验、报告**撰写三个阶段。用户只需提供科研想法和笔记，就能快速获得**研究报告和代码**，相比...
“Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space” 介绍了...
RAG技术是先从知识库中检索出与问题相关的文档片段，然后将这些检索到的**文档片段与问题**一起输入到LLM中进行回答。具体过程如下：
- **简介**：基于画布和节点拖拽连接方式构建程序控制流和测试应用，支持多种大语言模型，如GPT、千问、千帆、星火等系列模型，提供直观的用户界面和灵活的API...
HBM2e是**高带宽内存第二代增强版**（High Bandwidth Memory 2 Enhanced）的缩写。它是一种基于3D堆栈工艺的高性能半导体存储...
