T5
  • 2024-11-15<QNAP 453D QTS-5.x> 日志记录:在 NAS 从 huggingface_hub 下载模型 google-t5/t5-base,在 NAS 安装 python312 与 Qgit
    目的:离线使用 google-t5/t5-base预训练模型, 行多种自然语言处理任务:翻译可借不支持东亚语言。Project-22.Ai-1.T5-base只能在:  English,French,Romanian,German间使用,code非常简单,大概沾到本地/离线使用模型的皮毛。运行这么小的模型,也使我的笔记拔高了,硬件要
  • 2024-11-132021年6月上海月赛T5题解(做基础123题时遇到的)
    平衡点内存限制: 256 Mb时间限制: 1000 ms题目描述给定一个由 n 个整数组成的数列a1​,a2​,⋯,an​,请为这个数列找到一个平衡点,使得平衡点左侧与右侧的力矩尽量接近。若平衡点为 ak​,则左侧力矩定义为数列中下标小于 k 的各个元素到 ak​ 的距离乘以这些元素
  • 2024-11-13P10856 【MX-X2-T5】「Cfz Round 4」Xor-Forces题解
    题意:给定一个长度为\(n=2^k\)的数组\(a\),下标从\(0\)开始,维护\(m\)次操作:给定\(x\),设数列\(a'\)满足\(a'_i=a_{i\oplusx}\),将\(a\)修改为\(a'\)。其中\(\oplus\)表示按位异或运算。给定\(l,r\),查询\(a\)的下标在\(l,r\)之间的子数组有多少颜色段。不保
  • 2024-11-10Flan-T5 使用指南(论文复现)
    Flan-T5使用指南(论文复现)本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取文章目录Flan-T5使用指南(论文复现)Flan-T5介绍相关论文Flan-T5的性能Flan-T5的应用文本摘要机器翻译问答系统文本生成文本纠错部署流程环境项目结构运行单个任务所有
  • 2024-11-05[BUUCTF 2018]Online Tool
    典型的PHP代码审计开始审计^()[]{}$\,\x0A和\xFF以及不配对的单/双引号转义$sandbox=md5("glzjin".$_SERVER['REMOTE_ADDR']);echo'youareinsandbox'.$sandbox;@mkdir($sandbox);//新建目录,默认权限,最大可能的访问权chdir($sandbox);//改
  • 2024-10-08大语言模型在线连续知识学习的方法
    概述○提出在线连续知识学习(OCKL)框架,旨在管理语言模型中世界知识的动态性,满足实时约束条件。○提出了用于评估OCKL框架下语言模型的两个新指标:知识获取速率(KAR)和知识差距(KG)。○在现有的最先进方法的基础上进行实验证明,针对OCKL框架,现有的连续学习方法不足以应对其独特
  • 2024-09-26基于YOLOv8目标检测与chef-transformer(T5)从图像创建食谱
    前言在本文中,将演示如何使用从Roboflow获得的开源产品数据来训练我的YOLOv8模型,然后将其与从HuggingFace获得的chef-transformer(T5)模型集成。应用程序的主要目标是将检测到的对象参数化地发送到语言模型,并在NLP和CV之间建立关系。YOLOv8目标检测YOLOv8是由ultralytics
  • 2024-09-09[MX-X3-T5 & RiOI-4] Countless J-Light Decomposition Solution
    看题以为自己会了,写代码的时候发现有细节没考虑清楚,复杂度写挂了以为被卡常了,调用并查集函数还手残打错了,浪费大半个下午。NOI之后属于越训越菜了QwQ。回到这个题,首先这个题当\(i\)固定时做法是显然的,我们自底向上考虑,每次一定是ban掉连向当前最长链最大子树的\(i\)条边
  • 2024-08-30昇思AI框架实践2:基于T5的SQL语句生成模型推理
     MindSpore基于T5的SQL语句生成项目实施基于T5的SQL语句生成项目介绍本项目旨在开发一个基于T5-small模型的自然语言转SQL语句生成器。该生成器能够将用户以自然语言形式提出的查询请求转换为对应的SQL查询语句,从而使得即使是不熟悉SQL语言的用户也能够轻松地从数据库中检
  • 2024-08-29The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning
    系列论文研读目录文章目录系列论文研读目录论文题目含义Abstract1Introduction2PromptTuning2.1DesignDecisions2.2UnlearningSpanCorruption3Results3.1ClosingtheGap3.2AblationStudy4ComparisontoSimilarApproaches5ResiliencetoDomainShif
  • 2024-08-24百度之星2024总结
    百度之星决赛2024受广东信奥好友影响,了解《绝区零》中格莉丝的“新型空洞内特殊作业用工业机器开发日志”,于是作一记录。开场吃过早饭上位,左右两边都是所认识的同学,没有怎么紧张,复习模板。右边沉石鱼惊旋带了一沓厚厚的纸质打印资料,左边的wmy有一大堆的多项式板子,羡慕。比赛
  • 2024-08-15什么?你还不会微调T5模型?手把手教你弄懂!
    大家好,我是Bob!
  • 2024-07-11T5架构和主流llama3架构有什么区别和优缺点、transformer中encoder 和decoder的不同、交叉注意力[大模型面试]
    T5架构和主流llama3架构有什么区别和优缺点T5和LLaMA是两种在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的大型语言模型,它们在架构和应用上有显著的区别和各自的优缺点。T5架构架构特点:Encoder-Decoder结构:T5(Text-to-TextTransferTransformer)采用了经典的Encoder-DecoderTransform
  • 2024-07-037.1模拟考试心得
    T1,一看就看出来了这道题用不到任何算法,直接模拟即可,大概花费了5分钟来读题以及打代码,结果样例WA了,再次阅读题目发现少判断了P与N的情况,然后改了,总的来讲花了10分钟作业T2,通过他给定一个区间想到了前缀和的做法,这样的时间复杂度就大大降低,轻松ACT3,T4这两道题都比较容易没什么
  • 2024-06-02(九)为分类和多项选择任务调优T5
    1、T5微调本笔记展示如何使用Huggingface的Transformers对T5模型进行微调,以解决不同的自然语言处理任务,使用了T5论文中提出的文本-文本方法。为了演示,我选择了3个非文本-文本问题,只是为了重申论文中所述的这种文本-文本框架有多广泛适用,以及如何在完全不改变模型的情况下用于不同
  • 2024-04-29【C】---- T5:天数转换成周数
    题目编写一个程序,提示用户输入天数,然后将其转换成周数和天数。通过while循环让用户重复输入天数,当用户输入一个非正值时(如0或-20),循环结束。编程#include<stdio.h>intmain(void){intdays,week,day;printf("pleaseinputdays:");scanf("%d",&days);//
  • 2024-04-04【T5中的激活函数】GLU Variants Improve Transformer
    【mT5中的激活函数】GLUVariantsImproveTransformer论文信息阅读评价AbstractIntroductionGatedLinearUnits(GLU)andVariantsExperimentsonText-to-TextTransferTransformer(T5)Conclusion论文信息名称内容论文标题GLUVariantsImprov
  • 2024-03-05numpy基础运算
    numpy基础运算importnumpyasnpt1=np.array([1,2,3,4,5])#numpy数组类型为numpy.ndarrayprint("type(np.array)=",type(t1))t2=np.array(range(6))print("t1:",t1)print("t2:",t2)#np.arange([start,]stop[,stop,],dtype=
  • 2024-01-31闲话1.31
    haosen不在的第三天,想她
  • 2024-01-22针对特定领域较小的语言模型是否与较大的模型同样有效?
    经过2023年的发展,大语言模型展示出了非常大的潜力,训练越来越大的模型成为有效性评估的一个关键指标,论文《AComparativeAnalysisofFine-TunedLLMsandFew-ShotLearningofLLMsforFinancialSentimentAnalysis》中,作者全面分析了微调大语言模型(llm)及其在金融情绪分析中
  • 2024-01-08【LLM 】7个基本的NLP模型,为ML应用程序赋能
    在上一篇文章中,我们已经解释了什么是NLP及其在现实世界中的应用。在这篇文章中,我们将继续介绍NLP应用程序中使用的一些主要深度学习模型。BERT来自变压器的双向编码器表示(BERT)由JacobDevlin在2018年的论文《BERT:用于语言理解的深度双向变压器的预训练》中首次提出。BERT模型的主
  • 2023-12-08Python:元组的定义和操作
    1、元组的定义语法:定义元组使用小括号,且使用逗号隔开各个数据元组面量(元素1,元素2,元素3,...)定义元组变量变量名称=(元素1,元素2,元素3,...)定义空元组变量名称=()变量名称=tuple()2、元组的特点元组同列表一样,可以存储多个、不同的数据类的元素(混装)元组一旦定义完
  • 2023-08-17闲话8.17
    今天摆了。上午模拟赛,开题真就绷不住了
  • 2023-08-07Telsa T4配置下用peft微调t5模型
    记录运行这个代码的过程:https://huggingface.co/docs/peft/task_guides/seq2seq-prefix-tuning环境配置虚拟环境python-Vcondacreate-npeft-practicepython=3.10.12condaactivatepeft-practice安装pytorchcondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cu
  • 2023-06-132023.6.13 05.数据库索引操作
    05.数据库索引操作1.索引概述2.索引分类3.索引环境4.索引创建5.索引测试6.索引管理 1.索引概述索引就好⽐⼀本书的⽬录,它会让你更快的找到内容,显然⽬录(索引)并不是越多越好,假如这本书1000⻚,有500⻚也是⽬录,它当然效率低,⽬录是要占纸张的,⽽索引是要占磁盘空间的。