temperature专题
温度缩放temperature scaling，以及其在对抗性样本的隐私泄露中的作用
温度缩放是一种后处理技术，主要用于校准模型的预测置信度。具体来说，温度缩放可以调整模型输出的概率分布，使得这些概率更能准确反映模型的实际置信度。 温度缩放（Temperature Scaling）是一种用于校准机器学习模型输出置信度的后处理技术。它主要用于分类任务，特别是在神经网络模型中，以使得模型输出的概率更符合实际的置信水平。 背景 在分类任务中，神经网络模型通常会输出一组值，通过 so
GEE：Landsat C01和C02数据集进行LST（Land Surface Temperature）地表温度分析
LST（Land Surface Temperature） LST（Land Surface Temperature）是指地表温度，是地表上空气与地表之间的热交换过程的结果。地表温度是一个重要的地理要素，对气候研究、气象预报、农业生产、环境评估等方面有着重要的影响。下面将详细介绍LST的定义、计算方法以及其在不同领域的应用。 首先，LST的定义是指地表的温度，即地球表面的实际温度。它与空气温度
大模型生成的常见Top-k、Top-p、Temperature参数
参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/669661536 topK，topP https://www.douyin.com/video/7380126984573127945 主要是softmax产生的词表每个词的概率分布后， topK，比如K=3，表示采样概率最大的前3个，其他全部舍弃，在这前3个词选择 topP，P比如P=0.7，表示采样前面概率最大的加
GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 就是贪婪解码？
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 将 GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 通常意味着采用贪婪解码（greedy decoding）策略。在贪婪解码中，模型在每一步生成文本时选择概率最高的词元，从而使输出具有确定性。这种方法虽然可以减少结果的随机性，但也可能限制了生成文本的多样性和创造性。 然而，
大模型文本生成——解码策略（Top-k Top-p Temperature）
{"top_k": 10,"temperature": 0.95,"num_beams": 1,"top_p": 0.8,"repetition_penalty": 1.5,"max_tokens": 30000,"message": [{"content": "你好！","role": "user"}]} 在大模型训练好之后，如何对训练好的模型进行解码（decode）是一个火热的研究话题。
beam search、top-k sampling、nucleus sampling、temperature sampling和联合采样
这几种解码策略在hugging face的GenerationMixin(transformers/generation/utils.py)中均有所实现，在hugging face上的生成式模型都要继承GenerationMixin，以beamsearch为例，下面self就是继承的子类提供的根据w_{0..i-1}给w_{i}打分的language model，这个language model里
【论文简述】MVSFormer：Multi-View Stereo by Learning Robust Image Features and Temperature-based（TMLR 2023）
一、论文简述 1. 第一作者：Chenjie Cao 2. 发表年份：2023 3. 发表期刊：TMLR 4. 关键词：MVS、3D重建、预训练、Vision Transformers 5. 探索动机：正则化并不能完全纠正来自反射或无纹理区域的模糊特征匹配，这些区域具有不可靠的2D图像特征。因此，在特征提取过程中学习良好的代表性特征，对于提高MVS的泛化程度仍具有重要意义。此前很少有工作
大语言模型LLM Large Language Model 的涌现Emergence 反馈强化学习 RLHF 预训练 token word embeddings 温度 temperature=0.7
1. Large Language Model（大型语言模型） Large Language Model（大型语言模型）是指具有大规模参数数量和处理能力的语言模型。这些模型通过深度学习技术训练，能够处理和生成自然语言文本。 大型语言模型在自然语言处理领域发挥着重要作用，它们能够理解和生成文本，执行语言相关的任务，如机器翻译、文本摘要、情感分析、对话系统等。这些模型的训练基于大量的文本数据集，使
chatgpt的实用技巧四temperature 格式
四、temperature 格式 GPT3.5 temperature 的范围为：0-0.7； GPT4.0 temperature 的范围为：0-1； 当 temperature 为 0 时候，结果可稳定。 当 temperature 为 0.7/1 时候，结果发散具备创力。 数值越大，回答越发散，数值越小，回答越稳定。 在提问中，向 GPT 投喂资料，这样可以好地帮助 GP
[BZOJ 2276][Poi2011]Temperature：单调队列
点击这里查看原题 因为每加入一天都要确保该天的r值大于等于已选中天的l的最大值，因此维护l值的递减队列。 /*User:SmallLanguage:C++Problem No.:2096*/#include<bits/stdc++.h>#define ll long long#define inf 999999999using namespace std;const int
LeetCode2469. Convert the Temperature
文章目录 一、题目二、题解 一、题目 You are given a non-negative floating point number rounded to two decimal places celsius, that denotes the temperature in Celsius. You should convert Celsius into Kelvin
Sentinel-3如何处理并下载LST数据-陆地表面温度”（Land Surface Temperature）
LST 通常指的是“陆地表面温度”（Land Surface Temperature）。陆地表面温度是指地球表面上陆地部分的温度，而不包括水体表面。LST 是遥感技术中一个重要的参数，可以通过卫星遥感等手段进行测量和监测。 陆地表面温度对于许多领域具有重要意义，包括气象学、气候研究、环境监测等。在农业、城市规划和自然资源管理中，了解陆地表面温度的分布和变化也是至关重要的。遥感技术可以提供全球范围
对话系统之解码策略（Top-k Top-p Temperature）
目录 一、案例分析 二、top-k采样 三、top-p采样 四、Temperature采样 五、联合采样（top-k & top-p & Temperature） 六、补充 6.1 Beam Search 6.2 温度(Temperature)参数介绍 一、案例分析 在自然语言任务中，我们通常使用一个预训练的大模型（比如GPT）来根据给定的输入文本（比如一个开头或
【AIGC】大语言模型的采样策略--temperature、top-k、top-p等
总结如下： 图片链接 参考 LLM解码-采样策略串讲 LLM大模型解码生成方式总结 LLM探索：GPT类模型的几个常用参数 Top-k, Top-p, Temperature
用好语言模型：temperature、top-p等核心参数解析
编者按：我们如何才能更好地控制大模型的输出? 本文将介绍几个关键参数，帮助读者更好地理解和运用 temperature、top-p、top-k、frequency penalty 和 presence penalty 等常见参数，以优化语言模型的生成效果。 文章详细解释了这些参数的作用机制以及如何在质量与多样性之间进行权衡。提高 temperature 可以增加多样性但会降低质量。top-p 和
图解通俗理解对比学习(Contrastive Learning)中的温度系数（temperature）
文章目录 1. 对比学习简述2. 直观感受下对比学习3. 对比学习不同温度系数比较结论 4. 对比学习结论分析5. 温度系数结论 1. 对比学习简述 没有学过对比学习的，请学一下，这里只是复习。 对比学习目的：让相似的样本在空间中距离近一点，让不相似的样本距离远一点。这样就可以让特征分布在空间中更加均匀。 对比学习方法： 构建一个正样本对儿 ( x i , x j
KubeEdge框架temperature测试demo部署
本文是基于华为官方提供测试用例kubeedge-temperature-demo进行测试。 功能说明 本示例主要是测试设备通过kubeedge边缘侧向云端发送数据。 设备端代码main.go更改 1、去掉与设备硬件相关代码，将温度值设为周期性累加的方式，以便于在云端观察温度值的变化。 2、配置MQTT服务的地址，即kubeedge边缘节点的IP地址 试验 在云端查看边
【JESD79-5之】4 DDR5 SDRAM命令描述和操作-32(tDQS2DQ offset due to temperature and voltage variation)
4 DDR5 SDRAM命令描述和操作-32 4.32 因温度和电压变化导致的tDQS2DQ偏移 4.32 因温度和电压变化导致的tDQS2DQ偏移 随着SDRAM芯片上温度和电压的变化，DQS时钟树将会发生偏移，可能需要重新训练。振荡器通常用于测量在给定时间间隔内的延迟量（由控制器确定），使得控制器可以将训练的延迟值与稍后时间的延迟值进行比较。由于温度和电压变化，tDQS2
【雕爷学编程】MicroPython手册之 ESP32 特定端口库 esp32.raw_temperature()
MicroPython是为了在嵌入式系统中运行Python 3编程语言而设计的轻量级版本解释器。与常规Python相比，MicroPython解释器体积小(仅100KB左右)，通过编译成二进制Executable文件运行，执行效率较高。它使用了轻量级的垃圾回收机制并移除了大部分Python标准库，以适应资源限制的微控制器。 MicroPython主要特点包括: 1、语法和功能与标准Pytho