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格式alpaca格式的数据集应遵循以下格式：[{"instruction":"userinstruction(required)","input":"userinput(optional)","output":"modelresponse(required)","system":"systemp

使用机器生成的指令跟踪数据对大型语言模型(LLM)进行指令调整已被证明可以提高新任务的零样本能力，但这个想法在多模态领域的探索较少。我们首次尝试使用纯语言GPT-4生成多模态语言图像指令跟踪数据。通过对此类生成的数据进行指令调整，我们引入了LLaVA：大型语言和视觉助手，这

UCVTF：      Unsignedfixed-pointConverttoFloating-point(vector).Thisinstructionconvertseachelementinavectorfromfixed-pointtofloating-pointusingtheroundingmodethatisspecifiedbytheFPCR,andwritestheresulttotheSIMD&FPde

终于来到了这一步！！前文里，我们学习了hack编程语言，大概知道需要实现的hack计算机是什么样子，需要实现哪些功能。同时在更早的时候，我们建造了ALU和RAM组件，加上老师内置的ROM和键盘屏幕外设，那么开干！等一下，在开始之前，我想先聊聊当今通用计算机的体系结构，也就是大名鼎鼎的冯诺依曼体系，我

Instruction和Question的区别和联系https://blog.csdn.net/qq_35082030/article/details/1307270163.Question和Instruction的区别问答（QA）和指令（Instruction）是人机交互中最常见的形式之一。QA是指一问一答的形式，通常是用户提问，模型给出回答。而Instruction则源自于PromptEngin

论文链接：https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2023/file/6dcf277ea32ce3288914faf369fe6de0-Paper-Conference.pdf代码链接：https://github.com/haotian-liu/LLaVA?tab=readme-ov-file动机指令微调(InstructionTuning)语言大模型(LLMs)使用机器生成的指令跟

题目kedaOJ#P2849时间涟漪思路栈代码#include<bits/stdc++.h>usingnamespacestd;intmain(){intN;cin>>N;stack<int>timeRipples;intmaxEnergy=INT_MIN;for(inti=0;i<N;++i){intinstruction;

一、研究背景  具身指令执行（EmbodiedInstructionFollowing,EIF）是指在一个特定的物理或虚拟环境中，使能自主代理（如机器人或虚拟代理）根据自然语言指令来执行复杂的任务。这种研究领域集中于探索自然语言理解与机器执行能力的结合，尤其是在模拟家庭或日常环境中，如何使代理

Motivation&AbsMotivation：之前基于LLM的通用助手仅能处理文本。数据：使用纯语言的GPT4生成多模态语言-图像指令数据。模型：基于生成数据端到端训练的模型LLaVA，用于通用视觉语言理解。指标：两个benchmark。GPT-assistedVisualInstructionDataGeneration现有的多模态指令数

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！37thConferenceonNeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS2023) Abstract使用机器生成的指令跟踪数据的指令调优大语言模型（LLM）已被证明可以提高新任务的零样本能力，但这一想法在多模态领域的探索较少。

指令cache一致性​​N2alsogetsoptionalhardwareinstructioncachecoherency.ARMrecommendsenablingitonsystemswithalotofcoresbecausebroadcastingsoftware-issuedinstructioncacheinvalidateswouldnotbescalable.Toimplementinstructionca

欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/137009993大语言模型的指令微调(InstructionTuning)是一种优化技术，通过在特定的数据集上进一步训练大型语言模型(LLMs)，使其能够更好地理解和遵循人类的指

转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/zhiyong-ITNote/参考了多个医疗大模型，如扁鹊、灵心等，重新思考了下微调的方案以及数据集的格式；基于ChatGLM/其它LLM整合多种微调方法的非官方实现的框架，审视其数据集格式，以及调试效果，进行微调。最终基于liucongg/ChatGLM-Finetuning开

GenAIProjectLifecycle:Afterpickingpre-trainedmodels,wecanfine-tune!In-contextlearning(ICL):zero/one/fewshotinference.Includingafewmodelsinthepromptformodeltolearnandgenerateabettercomplement(akaoutput).Itsdrawbacks

  

instructions={1:"请根据输入的10条数据的语言执行相反的翻译，输入数据为'{0}'（如果输入是英语，则翻译成中文；如果输入是中文，则翻译成英语）（换行符分隔），只返回翻译后的结果，不要包含原文，每条也用换行分隔。请确保翻译结果使用完整的自然语言句子，除逗号、句号外不要有特殊符号。"

最小调整顺序次数、特异性双端队列逻辑分析题目描述有一个特异性的双端队列，该队列可以从头部或尾部添加数据，但是只能从头部移出数据.小A依次执行2n个指令往队列中添加数据和移出数据。其中n个指令是添加数据(可能从头部添加、也可能从尾部添加)，依次添加1到n;n个指令是移出数据

ActionNode说明文档导读#什么是ActionNode?1.ActionNode是Action的通用化抽象2.ActionNode是SOP的最小单元#ActionNode是Action的通用化抽象:反推可得知Action不够通用化？也就是说ActionNode的粒度比action更细？ Action-粒度更细->ActionNode#Actio

还是讲虎鲸，不过是迭代了   123上链接......   2311.11045.pdf(arxiv.org)       11月18号新出的论文，不同于Orca1，Orca2的论文著作这里有中国兄弟介入了，感觉Orca1好像都是3哥，3哥水论文的速度是真的快...    先说一下我对这篇论文的感受，其实没多有特

概述提出MOO:ManipulationofOpen-WorldObjects用预训练的VLM在图像中标记instruction的object的坐标，传入policy进行控制，可以zero-shot泛化到novelobject，还支持手指、点击输入指令。问题机器人泛化到训练中没有见过或者操作过的object。perception-planning-control的pi

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