decoding专题

goland 调试 could not launch process: decoding dwarf section info at offset 0x0: too short

Mac环境下，(其他环境类似) 1、错误信息： could not launch process: decoding dwarf section info at offset 0x0: too short 2、主要原因是： Mac环境下，go的版本比较新。而goland使用的调试插件的版本低，导致的。 3、解决措施：解决方案之一：对goland的调试插件进行升级。 3.1、下载、

GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(六)-CrossAttention介绍

本文来源公众号“GiantPandaCV”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：FasterTransformer Decoding 源码分析(六)-CrossAttention介绍 GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(一)-整体框架介绍-CSDN博客 GiantPandaCV | FasterTransformer Dec

GiantPandaCV | FasterTransformer Decoding 源码分析(二)-Decoder框架介绍

本文来源公众号“GiantPandaCV”，仅用于学术分享，侵权删，干货满满。原文链接：FasterTransformer Decoding 源码分析(二)-Decoder框架介绍作者丨进击的Killua 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/669303360 编辑丨GiantPandaCV Decoder模块是FasterTransformer Deco

Apache Pivot教程 -- 报错解决Error decoding version string “14+36-1461“: For input string: “14+36“

Apache Pivot教程之前讲到在Apache Pivot运行时可能会报错 Error decoding version string "14+36-1461": For input string: "14+36"Error decoding version string "14+36-1461": For input string: "14+36" 仔细研究后，发现时因为JDK版本

例题 4-4 信息解码 (Message Decoding) UVa 213

题意：给一个编码头和一串编码（编码可以换行），编码头根据以下规则对应编码{ 考虑下面的01串： 0,00,01,10,000,001,010,101,110,0000,0001.....首先是长度为1的串，然后是长度为二的串，以此类推。并且每一段长度的数字从0到(1<<n)-1(第n段)排列，即题目中所说不包括全为1的串。　　编码文本由多个小节组成，每小节前三位数字表示该小节中每个编

Decoding billions of integers per second through vectorization

， Decoding billions of integers per second through vectorization D. Lemire and L. Boytsov LICEF Research Center, TELUQ, Montreal, QC, Canada Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA

太强了！斯坦福继Flash Attention V1和V2又推出Flash Decoding

斯坦福大学此前提出的FlashAttention算法，能够在BERT-large训练中节省15%，将GPT训练速度提高2/3。此后又提出FlashAttention V2，拥有了更好的并行性和工作分区，让计算提速200%，上下文长度扩展更任性！ Flash-Decoding不仅借鉴了FlashAttention的优点，同时可以显著加快推理过程中的注意力，使非常长的序列的生成速度提高8倍。也可以极

Decoding of Varints(阅读理解题 Gym_101611D)

Decoding of Varints 题意&思路：首先根据红色边框部分的公式算出x，再有绿色部分得知，如果x是偶数则直接除以2，x是奇数则(x+1)/-2。 PS：这题有数据会爆掉unsigned long long,就是在最后奇数转换的时候。所以转换的时候可以变公式为-((x-1)/2+1)。代码： #include <iostream>#include <queue>

CKKS EXPLAINED: PART 1, VANILLA ENCODING AND DECODING

CKKS EXPLAINED: PART 1, VANILLA ENCODING AND DECODING Introduction 同态加密是一个有前途的领域，它允许在加密数据上进行计算。一篇名为“同态加密是什么”的博文提供了广泛的解释，说明了同态加密的含义以及这一研究领域的重要性。在本系列文章中，我们将深入研究 Cheon-Kim-Kim-Song (CKKS) 方案，该方案首次在论文

APAR: LLMs Can Do Auto-Parallel Auto-Regressive Decoding

Q: 这篇论文试图解决什么问题？ A: 这篇论文试图解决大型语言模型（LLMs）在部署时面临的效率问题。具体来说，它针对的是LLMs在生成文本时采用的自回归（auto-regressive）解码过程，这一过程在实现高效服务方面存在挑战。论文提出了一种名为Auto-Parallel Auto-Regressive (APAR)的解码策略，旨在通过并行化LLMs的生成过程来提高推理效率，减少生成

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Multi-Candidate Speculative Decoding

大幅提速NLP任务，无需牺牲准确性！南京大学提出新算法，大幅提升AI文本生成效率飞跃引言：探索大型语言模型的高效文本生成在自然语言处理（NLP）的领域中，大型语言模型（LLMs）已经证明了它们在各种任务上的卓越能力，从语言理解到文本生成，再到跨多种NLP任务和开放领域的泛化能力。然而，这些模型在自回归地生成文本时往往耗时较长。为了加快它们的速度，研究者们提出了一种名为“推测性解码”（spe

Mitigating Object Hallucinations in Large Vision-Language Models through Visual Contrastive Decoding

通过视觉对比解码减轻大型视觉语言模型中的物体幻觉 Abstract 大视觉语言模型（LVLM）已经取得了长足的进步，将视觉识别和语言理解交织在一起，生成不仅连贯而且与上下文相协调的内容。尽管取得了成功，LVLM 仍然面临物体幻觉的问题，即模型生成看似合理但不正确的输出，其中包括图像中不存在的物体。为了缓解这个问题，我们引入了视觉对比解码（VCD），这是一种简单且无需训练的方法，可以对比源自原始

ChatGLM大模型推理加速之Speculative Decoding

目录一、推测解码speculative decoding 1、自回归解码 2、speculative decoding 3、细节理解二、核心逻辑代码 1、算法流程代码 2、模型自回归代码 a、带缓存的模型自回归实现代码 b、优化版本带缓存的模型自回归实现代码 c、ChatGLM的past_key_values的回滚三、效果实测 1、效果对比 2、解

Decoding CAPTCHA’s：使用PIL解验证码

转自：http://www.boyter.org/decoding-captchas/ Decoding CAPTCHA’s Are you really interested in learning how to Decode CAPTCHA’s? Click this link and register your interest for my book about how

信息解码（Message Decoding, ACM/ICPC World Finals 1991, UVa 213）

考虑下面的01串序列： 0, 00, 01, 10, 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110, 0000, 0001, …, 1101, 1110, 00000, … 首先是长度为1的串，然后是长度为2的串，依此类推。如果看成二进制，相同长度的后一个串等于前一个串加1。注意上述序列中不存在全为1的串。你的任务是编写一个解码程序。首先输入一个编码头（例如AB#TANC

* error decoding ‘exporters‘: unknown type: “jaeger“ for id: “jaeger“

* error decoding ‘exporters’: unknown type: “jaeger” for id: “jaeger” 在使用otel收集jaeger时候出现了这个错误，很显然jaeger exporters在0.85.0中被删除了，因为jaeger添加了对otlp的本机支持。一个最快的解决方案： exporters:otlp:endpoint: jaeger-all-

解码混淆过的堆栈跟踪信息（Decoding Obfuscated Stack Traces）

当混淆代码并输出了一个堆栈调试信息时，这些方法名字是混淆过的，虽然可以进行调试，但是调试变得困难。幸运的是，每当混淆器运行时候，它都会输出到文件<project_root>/bin/proguard/mapping.txt中，该文件包含了从原始类，方法和属性名字到混淆后名字的映射。 Windows系统中retrace.bat脚本命令或者Linux和Mac OS X系统中retrace.s

Time Series Anomaly Detection with Multiresolution Ensemble Decoding(AAAI2021)

循环自编码器是一种常用的时间序列异常检测模型，它利用异常点或异常段的高重建误差来识别异常点或异常段。然而，现有的循环式自动编码器由于序贯解码，容易出现过拟合和错误累积的问题。在本文中，我们提出了一种简单而有效的循环网络集成，称为多分辨率集成译码循环自编码器(RAMED)。通过使用不同译码长度的译码器和一种新的粗到细融合机制，较低分辨率的信息可以帮助译码器实现高分辨率输出的长距离译码。进一步引入多分