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论文翻译：arxiv-2024 Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey

Benchmark Data Contamination of Large Language Models: A Survey https://arxiv.org/abs/2406.04244 大规模语言模型的基准数据污染：一项综述文章目录大规模语言模型的基准数据污染：一项综述摘要1 引言摘要大规模语言模型（LLMs），如GPT-4、Claude-3和Gemini的快

论文翻译：ICLR-2024 PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS

PROVING TEST SET CONTAMINATION IN BLACK BOX LANGUAGE MODELS https://openreview.net/forum?id=KS8mIvetg2 验证测试集污染在黑盒语言模型中文章目录验证测试集污染在黑盒语言模型中摘要1 引言摘要大型语言模型是在大量互联网数据上训练的，这引发了人们的担忧和猜测，即它们可能已

UML- 统一建模语言（Unified Modeling Language）创建项目的序列图及类图

陈科肇 ============= 1.主要模型在UML系统开发中有三个主要的模型：功能模型：从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。对象模型：采用对象、属性、操作、关联等概念展示系统的结构和基础，包括类图、对象图、包图。动态模型：展现系统的内部行为。包括序列图、活动图、状态图。因为要创建个人空间项目并不是一个很大的项目，我这里只须关注两种图的创建就可以了，而在开始创建UML图

速通GPT-3：Language Models are Few-Shot Learners全文解读

文章目录论文实验总览1. 任务设置与测试策略2. 任务类别3. 关键实验结果4. 数据污染与实验局限性5. 总结与贡献 Abstract1. 概括2. 具体分析3. 摘要全文翻译4. 为什么不需要梯度更新或微调⭐ Introduction1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Approach1. 概括2. 具体分析3. 进一步分析 Results1. 概括2. 具体分析2.1 语言模型

[论文笔记]Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval

引言今天带来北京智源研究院(BAAI)团队带来的一篇关于如何微调LLM变成密集检索器的论文笔记——Making Large Language Models A Better Foundation For Dense Retrieval。为了简单，下文中以翻译的口吻记录，比如替换"作者"为"我们"。密集检索需要学习具有区分性的文本嵌入，以表示查询和文档之间的语义关系。考虑到大语言模

教育LLM—大型教育语言模型：调查，原文阅读：Large Language Models for Education: A Survey

Large Language Models for Education: A Survey 大型教育语言模型：调查 paper: https://arxiv.org/abs/2405.13001 文章目录～原文阅读Abstract1 Introduction2 Characteristics of LLM in Education2.1.Characteristics of LLM

If an application has more than one locale, then all the strings declared in one language should als

字符串资源多国语言版本的出错问题假如你仅仅针对国内语言加上这句即可 //保留中文支持resConfigs "zh"

Large Language Models(LLMs) Concepts

1、Introduction to Large Language Models(LLM) 1.1、Definition of LLMs Large: Training data and resources.Language: Human-like text.Models: Learn complex patterns using text data. The LLM is conside

自然语言处理(NLP)-子词模型（Subword Models）：BPE（Byte Pair Encoding）、WordPiece、ULM（Unigram Language Model）

在NLP任务中，神经网络模型的训练和预测都需要借助词表来对句子进行表示。传统构造词表的方法，是先对各个句子进行分词，然后再统计并选出频数最高的前N个词组成词表。通常训练集中包含了大量的词汇，以英语为例，总的单词数量在17万到100万左右。出于计算效率的考虑，通常N的选取无法包含训练集中的所有词。因而，这种方法构造的词表存在着如下的问题：实际应用中，模型预测的词汇是开放的，对于未在词表中出现的词

NLP-文本匹配-2017：BiMPM【Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences】

NLP-文本匹配-2016：BiMPM【Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences】

NLP-文本匹配-2016：ESIM【Enhanced LSTM for Natural Language Inference】

论文笔记：LONG-FORM FACTUALITY IN LARGE LANGUAGE MODELS

Abstract 当前存在问题，大模型在生成关于开放主题的事实寻求问题的时候经常存在事实性错误。 LongFact 创建了LongFact用于对各种主题的长形式事实性问题进行基准测试。LongFact是一个prompt集包含38个领域的数千条提示词，使用GPT-4生成。 Search-Augmented Factuality Evaluator(SAFE) SAFE利用大模型将一个相应拆

The C Programing Language笔记

1、extern，逗号表达式 #include <stdio.h>#include <stdlib.h>/******************************************* Descir : 测试一个逗号表达式*****************************************/int main(int argc, char *argv[]) {extern

What does `return x ? : 1` mean in C language? [duplicate] stackoverflow

#include <stdio.h>int f(int x){return x?:1;}int main(){printf("f %d\n", f(0));printf("f %d\n", f(1));return 0;} And got the following output f 1f 1 And when I change it to int f(int x){r

Language Models are Unsupervised Multitask Learners

摘要自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上使用监督学习来处理。当在一个名为WebText的数百万网页的新数据集上训练时,我们证明了语言模型在没有任何明确监督的情况下开始学习这些任务。在不使用127,000多个训练示例的情况下，当以文档和问题为条件时，语言模型生成的答案在CoQA数据集上达到55的F1值 -匹配或超过4个基线系统中的3个的性能。语言模型的能力

Rocm-HIP kernel language

HIP的内核启动语法hipLaunchKernelGGL是一个宏，可以作为启动内核的替代方式，它接受启动配置的参数（网格维度、分组维度、流、动态共享大小）以及任意数量的内核参数。这个宏可以替代CUDA中的三连字符（<<< >>>）启动语法。 HIP-Clang作为ROCm平台的一部分，是用于编译HIP程序的新编译器，它使用与GCC兼容的API，允许由不同GCC兼容编译器生成的代码相互链接。一

论文速览【LLM】 —— 【ORLM】Training Large Language Models for Optimization Modeling

标题：ORLM: Training Large Language Models for Optimization Modeling文章链接：ORLM: Training Large Language Models for Optimization Modeling代码：Cardinal-Operations/ORLM发表：2024领域：使用 LLM 解决运筹优化问题摘要：得益于大型语言模型

RAFT：Adapting Language Model to Domain Specific RAG

论文链接简单来说，就是你SFT微调的时候得考虑RAG的场景。 RAG什么场景？你检索top-k回来，里面有相关doc有不相关doc，后者是影响性能的重要原因，LLM需要有强大的识别能力才能分得清哪块和你的query相关。微调就是为了这个。你做领域微调时，根据chunk生成query、answer，然后直接拿这仨微调，这里面没有干扰项，没有“不相关doc”，就扛不住RAG的噪声。 RAFT就是针

论文辅助笔记：Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors

论文理论部分：论文笔记：lunLarge Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors-CSDN博客 2 Data 2.1 Dataset类 2.2 下载文件 2.3 get_dataset 2.4 get_trajectories trajectory_split暂时略去 # save the tes

HTML：Hyper Text Markup Language 超文本标记语言

1.HTML是什么? *Hyper Text Markup Language 超文本标记语言 *Hyper Text:超链接.把不同空间的资源,整合在一起,形成逻辑上的网状结构. *Markup Language 标签语言.该语言是由标签构成. *HTML文档=网页 *浏览器解析HTML 2.如何创建一个HTML文档 . *后缀名:.html .htm 都可以; *由作为文档的根元

论文翻译：Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation

https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/29728 检索增强型生成中的大型语言模型基准测试文章目录检索增强型生成中的大型语言模型基准测试摘要1 引言2 相关工作3 检索增强型生成基准RAG所需能力数据构建评估指标 4实验设置噪声鲁棒性结果负面拒绝测试平台结果信息整合测试平台结果反事实鲁棒性测试平台结果 5 结论摘要

shader language学习（1）——shader language简介背景

shader language，称为着色语言，shade在英语是阴影、颜色深浅的意思。shader language基于物体本身属性和光照条件，计算美格橡塑的颜色值。实际上这种解释具有明显的时代局限性，在GPU编程发展的早期，shader language的提出目标是加强对图形处理算法的控制，所以对该语言的定义也针对于此。但随着技术的进步，目前的shader language早已经用于通用计算

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models A Survey

Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述文章目录 Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey 文献综述 Abstract背景介绍 RAG概述原始RAG先进RAG预检索过程后检索过程模块化RAGMo

Kivy tutorial 008: More kv language

Kivy tutorial 008: More kv language – Kivy Blog Central themes: Event binding and canvas instructions in kv language 中心主题: 事件绑定和 kv语言里的画布结构 This tutorial directly follows on from the previous, so s

阅读笔记——《Large Language Model guided Protocol Fuzzing》

【参考文献】Meng R, Mirchev M, Böhme M, et al. Large language model guided protocol fuzzing[C]//Proceedings of the 31st Annual Network and Distributed System Security Symposium (NDSS). 2024.（CCF A类会议）【注】本

【论文阅读】MOA，《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》

前面大概了解了Together AI的新研究MoA，比较好奇具体的实现方法，所以再来看一下对应的文章论文。论文：《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》论文链接：https://arxiv.org/html/2406.04692v1 这篇文章的标题是《Mixture-of-Agents Enhances