项目地址说明v3主要更换了sky-pile数据集v3使用了转义词表技术，使得8000多的emsize能够表达2000多w的词表v3由于词表是使用jieaba分词，自然在相同token_id数量的情况下信息量更多（更多的字符）v3解码速度保持不变，同样训练消耗算力不变v3幻觉不变v3解码消耗显存

通用大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）通常需要通过进一步的预训练，以深入掌握特定领域的专业知识。为提升领域大语言模型的预训练效率，并在一定程度上降低对训练数据和资源的依赖，本文提出了一种名为PreparedLLM的“前预训练”框架。该框架旨在优化预训练过程，助力领域模型

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一、问题描述TLS1.3在两次握手后，开始加入加密传输。具体表现ChangeCipherSpec之后出现ApplicationData（加密后的数据，WireShark不能解密）。二、解决方案tls1.3交互的双方分别是谷歌浏览器和支持tls1.3的服务器。WireShark在抓包过程中的作用是呈现数据交互，它本身不会存储

找文章，发现 https://www.cnblogs.com/zhaoqingqing 的博客样式很好，在底部发现是基于ThemeSilencev2.0.2，现在坐着已经更新到v3.0.0-rc2， 作者GitHub：https://github.com/esofar/cnblogs-theme-silence ，自己做了一些小修改。基本可以配置出差不多的，可以参考我的配置:<script>

 

互联网时代，信息传播方式与途径的变化使得搜索引擎优化（SEO）越来越重要，要在激烈的市场竞争中脱颖而出，提升所提供的产品和服务的关键字词排名是一个必要方法。一、Shopee卖家为什么要注重SEO1.可见度Shopee是东南亚跨境电商中的头部企业，虾皮的竞争程度自然十分激烈。消费者在搜

目录1.算法公式1.1TF（词频）1.2IDF（逆文档词频）2.算法使用2.1API使用2.2API工作3.参数详解3.1文档处理相关参数3.2词表构建相关参数3.3影响计算相关参数TF-IDF（TermFrequency–InverseDocumentFrequency）是一种用于信息检索与文本挖掘的常用技术。通过

   大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。构造高质量的训练数据就是QA同学的头等大事，截止到目前，还没有非常好的大模型的理论分析和解释，也缺乏对语言模型训练数据的严格说明和定义。   预训

前言目前LLM（LargeLanguageModel）从文本补全到内容创作，都展示出了强大的生成能力。然而通过LLM生成结构化的数据如JSON格式的输出，却仍然是一个有挑战性的任务。生成结构化的数据不仅要求模型输出符合特定的语法规则，还需要确保数据的正确性和一致性。虽然通过prompt

数据变换Transforms通常情况下，直接加载的原始数据并不能直接送入神经网络进行训练，此时我们需要对其进行数据预处理。MindSpore提供不同种类的数据变换（Transforms），配合数据处理Pipeline来实现数据预处理。所有的Transforms均可通过map方法传入，实现对指定数据列的处理

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大模型的缺陷–幻觉接触过GPT这样的大模型产品的同学应该都知道大模型的强大之处，很多人都应该调戏过GPT，跟GPT聊很多的天。作为一个面向大众的对话机器人，GPT明显是鹤立鸡群，在世界范围内还没有看到有能跟GPT扳手腕的存在。也许很多人都认为GPT是非常强大的对话机器

太难了，累懵了，全是坑...   最近没更新，其实有机会（怎么个机会不细说了）可以玩玩两台新出炉的H100，而且是8卡400GIB的，这两台估计已经超过了库里南的价格了,极其的豪华...   因为我正好没看《乡村爱情15》，我买了个youku会员，可以边看《乡村爱情15》边拿H100跑一跑训练，看看具

本文分享自华为云社区《浅谈如何处理大语言模型训练数据之一常见的数据处理方法》，作者：码上开花_Lancer。大语言模型训练需要数万亿的各类型数据。如何构造海量“高质量”数据对于大语言模型的训练具有至关重要的作用。虽然，截止到2023年9月为止，还没有非常好的大模型的理论分析

1.引言在文本输入embedding层之前，以中文文本为例，首先对文本进行分词并进行one-hot编码，分词肯定是根据词表来进行分词，那构建一个合适的词表就显得至关重要，过大或者过小都会对后续模型的训练效果产生影响。所以这里介绍当前各个大模型的词表构建方法。2.技术基础在介绍具体的词

数据集a)QW-VL：VisualGenome,RefCOCO,RefCOCO+,RefCOCOg，b)CogVLM：Visual7W，Flickr30K-Entitiesc)Kosmos2：GRITOFAUnifyingArchitectures,Tasks,andModalitiesThroughaSimpleSequence-to-SequenceLearningFramework将多模态任务统一为seq2seq，最大模型900M文本，图片

因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese-LLaMA-Alpaca开源项目详细

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一、ICTCLAS的介绍中国科学院计算技术研究所在多年研究基础上，耗时一年研制出了基于多层隐码模型的汉语词法分析系统ICTCLAS(InstituteofComputingTechnology,ChineseLexicalAnalysisSystem)，该系统的功能有：中文分词；词性标注；未登录词识别。分词正确率高达97.58%(最近的973专

一般来说，英语中使用过去时、完成时等时态时，动词要变为过去式或过去分词的形式。 那么动词过去式、动词过去分词如何变化呢？ 一般情况下，规则动词的过去式、过去分词的构成规则相同。 规则动词变化形式有： ▪直接在动词原型后面+ed构成过去式，如called； ▪以不发音e结尾

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文本是序列数据的一种最常见的形式之一为了对文本进行预处理，通常将文本拆分成词元，构建词表将词元字符串映射为数字索引，并将文本数据转换为词元索引以供模型操作。