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2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33620发布于 2021-06-01 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
55710编辑于 2022-11-08 - 来自专栏coding for love
2-5 浅析webpack打包内容
Hash：本次打包的一个标识。 Version：使用的webpack版本 Time：本次打包耗时 Built at: 生成时间
85740发布于 2019-05-24 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
41410发布于 2020-09-16 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
72030发布于 2019-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。
41340发布于 2019-07-02 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
95920编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏xiaosen
LLaMA Factory微调Llama3模型
LLaMA Factory是一款开源低代码大模型微调框架，集成了业界最广泛使用的微调技术，支持通过Web UI界面零代码微调大模型，目前已经成为开源社区内最受欢迎的微调框架。 -8B模型尝试一下 安装LLaMA Factory 拉取LLaMA-Factory项目 git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git # 正克隆到 'LLaMA-Factory'... remote: Enumerating objects: 298, done. remote: Counting objects: 100% (298 然后安装LLaMA-Factory依赖环境。 选择「Chat」栏，确保适配器路径是train_llama3，点击「加载模型」即可在Web UI中和微调模型进行对话。 模型微调之前的对话： 微调之后：
68210编辑于 2024-09-05 - 来自专栏CSDN小华
LlaMa 2
LlaMa 2 介绍： Llama 2 是由 Meta 公司开发的最新一代开源大型语言模型（LLM），是 Llama 系列的后续版本。 具体来说，Llama 2 的训练数据集达到了 2 万亿个 token，这比其前身 Llama 的数据量有了巨大的提升。 Llama 的诞生： Llama 2 的训练数据集是如何构建和选择的？ Llama 2 的训练数据集是通过一系列精心选择和处理的步骤构建的。 Llama 2 模型在商业应用中的表现如何，有哪些成功案例？ Llama 2模型在商业应用中表现出色，并且有多个成功案例。 这使得Llama 2在客户支持、客户服务等领域具有巨大的应用潜力。 Llama 2 引入的新研究构件是什么，它们是如何提高模型性能和安全性的？
40310编辑于 2024-10-16 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
19510发布于 2018-08-27 - 来自专栏CreateAMind
Code Llama for VSCode
Code Llama for VSCode An API which mocks llama.cpp to enable support for Code Llama with the Continue As of the time of writing and to my knowledge, this is the only way to use Code Llama with VSCode locally On the other hand, Code Llama for VSCode is completely cross-platform and will run wherever Meta's own Setup Prerequisites: Download and run one of the Code Llama Instruct models Install the Continue VSCode Run llamacpp_mock_api.py with your Code Llama Instruct torchrun command.
1.2K70编辑于 2023-09-01 LLaMA Factory 详解
前言 本文不涉及 LLaMA Factory 的具体使用，而仅仅是对 LLaMA Factory 其中各种参数设定等功能进行详解。 LLaMA Factory 快速使用：使用 LLaMA Factory 微调一个 Qwen3-0.6B 猫娘 本文重点参考 code秘密花园 的教程，因其过于繁琐，故用本人阅读喜好重写笔记，用作留存。 （完整版） LLaMA Factory WebUI 通用设置：可以设置 WebUI 展示的语言、需要微调的模型、微调的方法、是否量化、微调的加速方式等配置： 微调训练：包括以下几部分配置： LLaMA Factory 微调通用设置 基座选择 分类 标识 含义 示例（模型名称） 功能开发与任务类型 -Base 基础模型，未经过特定任务微调，提供原始能力（用于二次开发）。 Llama-3-7B-Chinese-Chat -MT 机器翻译专用模型，支持多语言翻译任务（如中英、英日互译）。
66010编辑于 2026-01-23- 来自专栏自然语言处理
【LLM系列之LLaMA】LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
/llama-7b-hf 1 模型简介 LLaMA 是 Meta AI 发布的包含 7B、13B、33B 和 65B 四种参数规模的基础语言模型集合，LLaMA-13B 仅以 1/10 规模的参数在多数的 主要贡献： 开源一系列语言模型，可以与SOTA模型竞争 LLaMA-13B比GPT-3的性能更好，但是模型大小却是十分之一 LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B的实力相当 产生的模型称为LLaMA，参数范围从7B到65B，与现在最好的LLM相当。 LLaMA-13B比GPT-3在大多数benchmarks上性能都要好，但是模型大小缩减到十分之一。 在WinoGrande上，性能与训练困惑度不相关:LLaMA-33B和LLaMA-65B在训练过程中表现相似。 最值得注意的是，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，但体积比GPT-3小10倍以上，LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B竞争。
1.4K21编辑于 2023-08-25 - 来自专栏ytkah
LLaMA大型语言模型
LLaMA (Large Language Model Meta AI)是Meta公司发布的大型语言模型系列，近日LLaMA种子文件被合并到了GitHub 上，同时一些项目维护者给予了批准，目前该项目在 什么是LLaMA LLaMA是Meta（前脸书）于2月25日首次推出的大型语言模型，相当于超快超小型GPT-3，参数量只有后者的10%，只需要单张GPU就能运行。 超越 ChatGPT，LLaMA 强在哪里？ 根据 Meta 官方发布的消息，LLaMA 是一种先进的基础语言模型，旨在协助研究人员在 AI 相关领域迅速开展工作。 据悉，LLaMA 跟 OpenAI 的 GPT-3 模型差不多，LLaMA 模型是根据世界上二十种最流行的拉丁语和西里尔字母语言文本训练而成的。 下图也很重要，展示的是 LLaMA 在不同参数规模下，与 Chinchilla 模型之间的常识推理与问答基准测试差异： 如图所示，LLaMA-33B 和 LLaMA-65B 已经可以与 Chinchilla
2.8K40编辑于 2023-03-08 - 来自专栏Datawhale专栏
【独家】万字长文带你梳理Llama开源家族：从Llama-1到Llama-3
北京时间4月19日凌晨，Meta在官网上官宣了Llama-3，作为继Llama-1、Llama-2和Code-Llama之后的第三代模型，Llama-3在多个基准测试中实现了全面领先，性能优于业界同类最先进的模型 2.2 Llama-2 系列 Llama-2 模型架构，详见MODEL_CARD（同上） Llama-2使用了和Llama-1相同的模型架构以及tokenizer。 4.2 Llama-2系列 Llama-2模型是在Llama-1的基础上进一步发展的，而Llama-2-Chat模型则是基于Llama-2进行微调的版本。 4.3 Llama-3系列 与Llama-2类似，Llama-3系列也有两个模型——预训练模型Llama-3和微调后的模型Llama-3-Instruct。 5.1 Llama-2 vs Llama-1 Meta官方数据显示，Llama-2在众多基准测试中都优于Llama-1和其他开源语言模型。
18.1K53编辑于 2024-04-24 - 来自专栏睡前机器学习
Llama带来了什么
就在昨天，Llama 2来了，开源社区一片沸腾。 未必所有人都知道Llama是什么。 Llama是英语羊驼的意思，正因为可以基于Llama搞二次开发，现在一众开源模型的名字都变着法子往各种驼类上靠，甚至骆驼也不放过，原因就在此。 Llama几乎是以一己之力开创了开源大模型领域，现在Llama 2出来了，就模型本身来说，起点高了，官方自带RLHF版本，门槛低了，二次开发可以直接放权重，节省很多工序。 但是，Llama出来了。 不过，Llama有它的历史地位。如果说开源大模型和背后的开源生态是一座雄伟的殿堂，Llama则是开启这座殿堂的钥匙。
44430编辑于 2023-09-09 - 来自专栏有文化的技术人
大模型微调开源框架推荐
LLaMA-Factory 「GitHub」: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 「特点」: 支持 100+ 种 LLM 的微调（LLaMA、Mistral Unsloth 「GitHub」: https://github.com/unslothai/unsloth 「特点」: 训练速度提升 2-5 倍，显存减少 80% 支持 LLaMA、Mistral、Gemma github.com/modelscope/swift 「特点」: 阿里达摩院出品 对国产模型（Qwen、ChatGLM）支持好 提供完整的训练、推理、部署流程 快速选择建议 场景 推荐框架 新手入门、零代码 LLaMA-Factory
22410编辑于 2026-04-09 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
52710编辑于 2025-08-25
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