当前位置: 首页 > news >正文

Llama-2-7b:vocab size:32000;embeddings:4096;hidden_layers是什么意思

目录

Llama-2-7b:vocab size:32000;embeddings:4096

vocab size:模型能解析词汇数量==n_vocab

num_hidden_layers: 32

nanogpt隐藏层4

"initializer_range": 0.02

Token Embed是什么

举例说明

不同Chat版本的Token Embed(Token Embeddings)

区别


Llama-2-7b:'vocab size":32000;embeddings":4096

"num attention heads": 32
'num hidden layers": 32,

vocab size:模型能解析词汇数量==n_vocab

"num_hidden_layers": 32

相关文章:

Llama-2-7b:vocab size:32000;embeddings:4096;hidden_layers是什么意思

目录 Llama-2-7b:vocab size:32000;embeddings:4096 vocab size:模型能解析词汇数量==n_vocab num_hidden_layers: 32 nanogpt隐藏层4 "initializer_range": 0.02 Token Embed是什么 举例说明 不同Chat版本的Token Embed(Token Embeddings) 区别 Llama…...

【moveit!】ROS学习笔记

参考:Movelt使用笔记-Movelt Setup Assistant-CSDN博客 MoveIt! 学习笔记12 - MoveIt! Setup Assistant 配置方法_ros moveit 添加home点-CSDN博客 一、使用Setup Assistant配置机械臂 (1)使用如下命令启动MoveIt Setup Assistant rosrun…...

【Leetcode 每日一题 - 补卡】3259. 超级饮料的最大强化能量

问题背景 来自未来的体育科学家给你两个整数数组 e n e r g y D r i n k A energyDrinkA energyDrinkA 和 e n e r g y D r i n k B energyDrinkB energyDrinkB,数组长度都等于 n n n。这两个数组分别代表 A A A、 B B B 两种不同能量饮料每小时所能提供的强化…...

【人工智能】使用Python实现序列到序列(Seq2Seq)模型进行机器翻译

解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界 序列到序列(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)模型是解决序列输入到序列输出任务的核心架构,广泛应用于机器翻译、文本摘要和问答系统等自然语言处理任务中。本篇文章深入介绍 Seq2Seq 模型的原理及其核心组件(…...

量化交易系统开发-实时行情自动化交易-4.4.1.做市策略实现

19年创业做过一年的量化交易但没有成功,作为交易系统的开发人员积累了一些经验,最近想重新研究交易系统,一边整理一边写出来一些思考供大家参考,也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。 接下来继续说说做市策略实现。 做市策…...

Pinia之2:计数器案例、computed函数、异步action、storeToRefs函数、pinia调试

欢迎来到“雪碧聊技术”CSDN博客! 在这里,您将踏入一个专注于Java开发技术的知识殿堂。无论您是Java编程的初学者,还是具有一定经验的开发者,相信我的博客都能为您提供宝贵的学习资源和实用技巧。作为您的技术向导,我将…...

Microsoft Excel如何插入多行

1.打开要编辑的excel表,在指定位置,鼠标右键点击“插入”一行 2.按住shift键,鼠标的光标箭头会变化成如下图所示 3.一直按住shift键和鼠标左键,往下拖动,直至到插入足够的行...

Redis【1】- 如何阅读Redis 源码

1 Redis 的简介 Redis 实际上是简称,全称为 Remote Dictionary Server (远程字典服务器),由 Salvatore Sanfilippo 写的高性能 key-value 存储系统,其完全开源免费,遵守 BSD 协议。Redis 与其他 key-value 缓存产品(如…...

shell查看服务器的内存和CPU,实时使用情况

要查看服务器的内存和 CPU 实时使用情况,可以使用以下方法和命令: 1. 使用 top 运行 top 命令以显示实时的系统性能信息,包括 CPU 和内存使用情况。 top按 q 退出。输出内容包括: CPU 使用率:位于顶部,标…...

软件/游戏提示:mfc42u.dll没有被指定在windows上运行如何解决?多种有效解决方法汇总分享

遇到“mfc42u.dll 没有被指定在 Windows 上运行”的错误提示,通常是因为系统缺少必要的运行库文件或文件损坏。以下是多种有效的解决方法,可以帮助你解决这个问题: 原因分析 出现这个错误的原因是Windows无法找到或加载MFC42u.dll文件。这可…...

《Python基础》之函数、模块与库

目录 简介 一、函数 1、数学类函数 2、聚合类函数 3、和进制相关的函数 4、字符类函数 5、类型转换相关函数 6、获取输出类函数 二、模块与库的使用方法 1、模块和库的导入方法 2、第三方模块的下载 下载方法 简介 在Python编程的世界中,函数、模块和库是…...

selinux和防火墙实验

1 、 selinux 的说明 SELinux 是 Security-Enhanced Linux 的缩写,意思是安全强化的 linux 。 SELinux 主要由美国国家安全局( NSA )开发,当初开发的目的是为了避免资源的误用。 系统资源都是通过程序进行访问的,如…...

k8s Init:ImagePullBackOff 的解决方法

kubectl describe po (pod名字) -n kube-system 可查看pod所在的节点信息 例如&#xff1a; kubectl describe po calico-node-2lcxx -n kube-system 执行拉取前先把用到的节点的源换了 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-EOF {"re…...

Spring AOP相关知识详解

难 文章目录 1.AOP介绍1.1 面向切面编程 - Aspect Oriented Programming (AOP)1.2 优点 2.AOP的概念2.1 连接点、切入点、通知、切面&#xff1a;2.2 注解2.2.1 通知类型2.2.1.1 通知的优先级排序 2.2.2 其他重要注解2.2.3 示例代码&#xff08;四种通知&#xff09; 3.Spring …...

selinux和防火墙

第七章 selinux 一、selinux的说明 SELinux&#xff1a;安全强化的 linux&#xff0c;Security-Enhanced Linux的缩写 SELinux &#xff1a; 由美国国家安全局&#xff08; NSA &#xff09;开发&#xff0c;目的是为了避免资源的误用 SELinux&#xff1a; 是对程序、文件等权…...

【vue for beginner】Composition API 和 Options API 的区别

&#x1f308;Don’t worry , just coding! 内耗与overthinking只会削弱你的精力&#xff0c;虚度你的光阴&#xff0c;每天迈出一小步&#xff0c;回头时发现已经走了很远。 &#x1f4d7;概念 vue2中的方式叫Options API &#xff0c;vue3中叫Composition API。 Composition…...

jmeter5.6.3安装教程

一、官网下载 需要提前配置好jdk的环境变量 jmeter官网&#xff1a;https://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi 选择点击二进制的zip文件 下载成功后&#xff0c;默认解压下一步&#xff0c;更改安装路径就行(我安装在D盘) 实用jmeter的bin目录作为系统变量 然后把这…...

关于Spring基础了解

Spring简介 Spring框架是一个开源的Java应用框架&#xff0c;旨在简化企业级应用程序的开发。它提供了一系列强大的工具和服务&#xff0c;帮助开发者构建高质量的Java应用程序。Spring框架的核心理念是使开发过程更加模块化、可测试和可维护。 主要特性 依赖注入&#xff08…...

输入json 达到预览效果

下载 npm i vue-json-pretty2.4.0 <template><div class"newBranchesDialog"><t-base-dialogv-if"addDialogShow"title"Json数据配置"closeDialog"closeDialog":dialogVisible"addDialogShow":center"…...

DataLoade类与list ,iterator ,yield的用法

1 问题 探索DataLoader的属性&#xff0c;方法 Vscode中图标含意 list 与 iterator 的区别&#xff0c;尤其yield的用法 2 方法 知乎搜索DataLoader的属性&#xff0c;方法 pytorch基础的dataloader类是 from torch.utils.data.dataloader import Dataloader 其主要的参数如下&…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

网络六边形受到攻击

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞&#xff01;&#xff01;&#xff01; 抽象 现代智能交通系统 &#xff08;ITS&#xff09; 的一个关键要求是能够以安全、可靠和匿名的方式从互联车辆和移动设备收集地理参考数据。Nexagon 协议建立在 IETF 定位器/ID 分离协议 &#xff08;…...

【根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。】2022-5-15

缘由根据当天日期输出明天的日期(需对闰年做判定)。日期类型结构体如下&#xff1a; struct data{ int year; int month; int day;};-编程语言-CSDN问答 struct mdata{ int year; int month; int day; }mdata; int 天数(int year, int month) {switch (month){case 1: case 3:…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)

文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

css实现圆环展示百分比,根据值动态展示所占比例

代码如下 <view class""><view class"circle-chart"><view v-if"!!num" class"pie-item" :style"{background: conic-gradient(var(--one-color) 0%,#E9E6F1 ${num}%),}"></view><view v-else …...

电脑插入多块移动硬盘后经常出现卡顿和蓝屏

当电脑在插入多块移动硬盘后频繁出现卡顿和蓝屏问题时&#xff0c;可能涉及硬件资源冲突、驱动兼容性、供电不足或系统设置等多方面原因。以下是逐步排查和解决方案&#xff1a; 1. 检查电源供电问题 问题原因&#xff1a;多块移动硬盘同时运行可能导致USB接口供电不足&#x…...

高危文件识别的常用算法:原理、应用与企业场景

高危文件识别的常用算法&#xff1a;原理、应用与企业场景 高危文件识别旨在检测可能导致安全威胁的文件&#xff0c;如包含恶意代码、敏感数据或欺诈内容的文档&#xff0c;在企业协同办公环境中&#xff08;如Teams、Google Workspace&#xff09;尤为重要。结合大模型技术&…...

LLM基础1_语言模型如何处理文本

基于GitHub项目&#xff1a;https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn 工具介绍 tiktoken&#xff1a;OpenAI开发的专业"分词器" torch&#xff1a;Facebook开发的强力计算引擎&#xff0c;相当于超级计算器 理解词嵌入&#xff1a;给词语画"…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...