1、大模型LLM的训练目标大语言模型（LLM）的训练目标通常是最大似然估计。最大似然估计是一种传统方法，用于从给定数据中估计概率模型的参数。在LLM的训练过程中，使用的数据通常是大量的文本语料库。训练目标是最大化模型生成训练数据中观察到的文本序列的概率。具体来说，对于每

【导读】尽管大模型能力非凡，但干细活的时候还是比不上人类。为了提高LLM的理解和推理能力，Prompt「复读机」诞生了。众所周知，人类的本质是复读机。我们遵循复读机的自我修养：敲黑板，划重点，重要的事情说三遍。but，事实上同样的方法对付AI也有奇效！有研究证明，在提问的时候故意

题目：题解：#include<iostream>#include<map>usingnamespacestd;map<char,int>mp;intmain(){stringkey="String";stringt;cin>>t;//记录字符数量for(inti=0;i<t.size();i++){mp[

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我是复读机，所以复读EIEditorial。本题做\(d=6\)的关键点是注意到\(\omega_6^2=\omega_6-1\)。如何批量生产这种神奇等式呢。事实上，总是可以用成\(\phi(d)\)个\(d\)阶单位根的线性组合表示出所有的\(d\)阶单位根，甚至这是一组最小的基底。具体怎么构造呢？考虑构造\(\p

这十天，作为第一次在校集训，无疑即是高效的，也是收获满满的；首先，我十分感谢Lyn学长十天以来的辛勤付出然鹅在这十天以来也发现了不少问题；1.与题解的抗争可能是由于学长的速度有些快，而且本人在秋季培训中也没有太过认真的打下一个所谓牢靠的基石（根本原因）；因而除了在开始复习语言基

1.背景关于LLM复读机问题，本qiang~在网上搜刮了好几天，结果是大多数客观整理的都有些支离破碎，不够系统。因此，本qiang~打算做一个相对系统的整理，包括LLM复读机产生的原因以及对应的解决方案。2.LLM复读机示例示例1：短语级别的重复User:你喜欢北京么？AI:北京是中国的首都，