以下是英文到中文的翻译:
中文 LLaMA1-2 & Linly-OpenLLaMA & Falcon 大模型
本项目向社区提供中文对话模型 Linly-ChatFlow、中文基础模型 Chinese-LLaMA (1-2)、Chinese-Falcon 及其训练数据。
其中,与APUS联合训练的Linly-70B模型各项性能指标:
ARC | HellaSwag | MMLU | Truthful QA | Winogrande | GSM8K | C-Eval |
---|---|---|---|---|---|---|
54.69 | 76.94 | 60.4 | 53.54 | 73.4 | 34.12 | 80.6 |
中文基础模型以 LLaMA 和 Falcon 为底座,使用中文和中英平行语料进行增量预训练,将其在英文上的语言能力扩展到中文上。同时,项目汇总了目前公开的多语言指令数据,对中文模型进行大规模指令跟随训练,实现了 Linly-ChatFlow 对话模型。
此外,本项目开源了从头训练的Linly-OpenLLaMA模型,包含3B、7B、13B规模,在1TB中英文语料上进行预训练,针对中文优化了字词结合tokenizer,此模型以Apache 2.0协议公开。
项目内容
- 🚀 通过 Full-tuning (全参数训练)获得中文LLaMA、Falcon等模型,提供 TencentPretrain 与 HuggingFace 版本
- 🚀 模型细节公开可复现,提供数据准备、模型训练和模型评估完整流程代码
- 🚀 多种量化方案,支持 CUDA 和边缘设备部署推理
[中文预训练语料](https://github.com/CVI-SZU/Linly/blob/main/corpus/README.md | [中文指令精调数据集](https://github.com/CVI-SZU/Linly/blob/main/instructions/README.md | 模型量化部署 | 领域微调示例
新闻
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[2023/7/22] 发布 Chinese-LLaMA-2 (7B、13B) 模型,基于混合语料训练,技术文章 - 在线体验
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[2023/6/14] 发布中文 Falcon-7B 基础模型,扩充 Falcon 词表并在大规模中文语料增量训练,技术文章
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[2023/5/31] Linly-ChatFlow-7B 对话模型在 SuperCLUE-琅琊榜 参与排名
- 模型特点:使用 LLaMA2 扩充中文词表,在混合语料上进行增量预训练,模型仍在迭代中,将定期更新模型权重。
- 实现细节:训练细节和测评
模型下载 | 分类 | 训练数据 | 训练序列长度 | 版本 | 更新时间 |
---|---|---|---|---|---|
Chinese-LLaMA-2-7B (hf格式) | 语言模型/对话模型 | 混合语料 | 2048 | v0.1 | 2023.7.22 |
Chinese-LLaMA-2-13B (hf格式) | 语言模型/对话模型 | 混合语料 | 2048 | v0.2 | 2023.8.12 |
Chinese-LLaMA-2-70B (hf格式) | 语言模型 | 混合语料 | 4096 | v0.1 | 2024.1.3 |
⭐ Linly-Chinese-Falcon
- 模型特点: Chinese-Falcon 模型在 Falcon 基础上扩充中文词表,在中英文数据上增量预训练。模型以 Apache License 2.0 协议开源,支持商业用途。
- 实现细节:模型实现和训练细节
模型下载 | 分类 | 训练数据 | 训练序列长度 | 版本 | 更新时间 |
---|---|---|---|---|---|
Chinese-Falcon-7B (hf格式) | 基础模型 | 50G 通用语料 | 2048 | v0.2 | 2023.6.15 |
⭐ Linly-Chinese-LLaMA
- 模型特点:Linly-Chinese-LLaMA 系列模型基于 LLaMA 权重和词表,在中文数据上增量预训练。
使用须知 ⚠️ LLaMA 原始模型权重基于 GNU General Public License v3.0 协议,仅供研究使用,不能用于商业目的。 请确认在已获得许可的前提下使用以下模型权重。
模型下载 | 分类 | 训练数据 | 训练序列长度 | 版本 | 更新时间 |
---|---|---|---|---|---|
Chinese-LLaMA-7B | 基础模型 | 100G 通用语料 | 2048 | v1.2 | 2023.5.29 |
ChatFlow-7B | 对话模型 | 5M 指令数据 | 1024 | v1.1 | 2023.5.14 |
Chinese-LLaMA-13B | 基础模型 | 100G 通用语料 | 2048 | v1.2 | 2023.5.29 |
ChatFlow-13B | 对话模型 | 5M 指令数据 | 1024 | v1.1 | 2023.5.14 |
Chinese-LLaMA-33B (hf格式) | 基础模型 | 30G 通用语料 | 512 | v1.0 | 2023.4.27 |
HuggingFace模型🤗
项目中提供 [转换脚本](https://github.com/CVI-SZU/Linly/blob/main/./scripts/convert_llama_from_tencentpretrain_to_hf.py,支持 TencentPretrain 格式与 Huggingface 格式互转。详细使用方法参见 ➡️ Huggingface格式转换 ⬅️ 。
⭐ Linly-OpenLLaMA
- 模型特点:Linly-OpenLLaMA 模型在大规模中英文语料上从头训练词表和模型参数,与原始 LLaMA 模型结构和使用方法一致。模型以 Apache License 2.0 协议开源,支持商业用途。
- 实现细节:训练细节
模型下载 | 分类 | 训练数据 | 训练序列长度 | 版本 | 更新时间 |
---|---|---|---|---|---|
OpenLLaMA-13B | 基础模型 | 100G 通用语料 | 2048 | v0.1 | 2023.5.29 |
生成示例
💡 生成示例展示 Linly-Chinese-LLaMA-2 模型效果
1. 信息提取
2. 代码生成
2. 知识问答
💡 在线试用
在线 demo 可在 Linly-ChatFlow 体验
在线 API server 试用:
curl -H 'Content-Type: application/json' https://P01son-52nfefhaaova.serv-c1.openbayes.net -d '{"question": "北京有什么好玩的地方?"}'
特别感谢 HuggingFace 和 OpenBayes 提供的在线体验计算资源。
如果想在自己的环境上构造交互式demo,欢迎关注和star项目:llama_inference
快速开始
本章节介绍 TencentPretrain 格式模型权重的使用方法(不适用最新版Linly-Chinese-LLaMA-2模型的hf格式权重,最新版模型使用方法参见huggingface页面)。
下载预训练模型权重,安装依赖,测试环境: py3.8.12 cuda11.2.2 cudnn8.1.1.33-1 torch1.9.0 bitsandbytes0.37.2
解码参数及详细使用说明请参考 llama_inference
git lfs install
git clone https://huggingface.co/Linly-AI/ChatFlow-7B
git clone https://github.com/ProjectD-AI/llama_inference
cd llama_inference
vi prompts.txt #编辑用户输入,例如"上海有什么好玩的地方?"
python3 llama_infer.py --test_path prompts.txt --prediction_path result.txt \
--load_model_path ../ChatFlow-7B/chatflow_7b.bin \
--config_path config/llama_7b_config.json \
--spm_model_path ../ChatFlow-7B/tokenizer.model --seq_length 512
多轮对话
python3 llama_dialogue.py --seq_length 512 --top_k 10 \
--load_model_path ../ChatFlow-7B/chatflow_7b.bin \
--config_path ./config/llama_7b_config.json \
--spm_model_path ../ChatFlow-7B/tokenizer.model
Int8 推理加速
python3 llama_infer.py --test_path prompts.txt --prediction_path result.txt \
--load_model_path ../ChatFlow-7B/chatflow_7b.bin \
--config_path config/llama_7b_config.json \
--spm_model_path ../ChatFlow-7B/tokenizer.model --seq_length 512 --use_int8
微服务部署
安装依赖:flask
python3 llama_server.py --load_model_path ../ChatFlow-7B/chatflow_7b.bin \
--config_path config/llama_7b_config.json \
--spm_model_path ../ChatFlow-7B/tokenizer.model --seq_length 512
curl -H 'Content-Type: application/json' http://127.0.0.1:8888/chat -d '{"question": "北京有什么好玩的地方?"}'
Gradio 本地 Demo
安装依赖:gradio
python llama_gradio.py --load_model_path ../ChatFlow-7B/chatflow_7b.bin \
--config_path config/llama_7b_config.json \
--spm_model_path ../ChatFlow-7B/tokenizer.model --seq_length 512
在网页上打开:http://127.0.0.1:7860/
Int4 CPU本地部署
ChatFlow 模型支持使用 llama.cpp,将 Int4 量化后的模型权重部署在本地CPU推理。 详细使用方法参见 ➡️ int4推理 ⬅️ 。
模型训练细节
模型基于 TencentPretrain 预训练和指令精调,更多详细信息参见 ➡️ 增量训练 ⬅️ 。
更多生成示例
展示基于 LLaMA1 的 ChatFlow 生成结果 如何提高我的时间管理技能? 为了提高时间管理技能,首先要训练自己正确地安排工作任务,以避免过分劳累或者被事情所打断。可以将重要的任务记录在计划表上,并且设置合理的目标和限期,以防止焦虑和失去动力。其次,要学会有效利用空闲时间,比如看书、工作外的活动等,来改变个人生活的状态,更好地完成任务。最后,还可以通过定期回顾之前的进程来对时间管理水平进行反思,而且不要太过于严格要求自己,以避免造成心理压力。
以下是一些可能有用的技巧来提高时间管理技能:
- 制定日程表和计划,并遵守它。
- 集中精力处理任务,不要分散注意力。
- 利用工具和软件来帮助你更好地组织和管理时间。
- 学会说"不",以避免过度承诺。
- 设置优先级,将最重要的事情放在首位处理。
- 使用番茄工作法或其他时间管理技巧来保持专注。
- 确保足够的睡眠和运动以保持健康状态。
- 了解自己的效率峰值时间,以便安排任务并获得更多成果。
- 通过学习新的技能和知识来提高效率。
- 监控进展并对进展进行反思和调整计划。
应对压力最有效的方法是学会放松自己,找到一个适合你的方式去消除压力,比如运动、音乐、读书或者与朋友交流等。同时也可以缩小工作和生活范围,给自己足够的空间去完成任务,建立更好的生活和工作平衡。
Python和JavaScript的主要区别在于他们的用途。Python是一种通用性比较高的计算机语言,可以应用于不同类型的编程任务,包括Web开发、数据分析等;而JavaScript则主要用于Web开发,其功能比较局限。
1.设立一个专门的工作空间,让自己更加集中; 2.制定计划和清单来管理任务和优先事项; 3.保持良好的沟通与联系,以避免错过重要信息或突发情况; 4.创造一些定期的小活动来改变状态和放松身心; 5.注意健康,包括合理饮食、运动和睡眠等。
量子计算是一种新型的计算技术,利用了量子物理原理来处理信息。在传统的计算机中,每个比特(位)只有两种状态:0和1。而在量子计算机中,每个量子比特可以同时处于多种状态,这些状态被称为超位置,因此,量子计算机可以更高效地处理大量复杂的数据。此外,量子计算还可以使用比特的相互作用来实现加速运算,从而极大提高计算效率。 | 植物蛋白和动物蛋白的主要区别是什么?| 植物蛋白主要由α-螺旋结构组成,而动物蛋白则包含更复杂的β-折叠结构。此外,植物蛋白通常缺乏重要的氨基酸,如谷氨酰胺、色氨酸和甘氨酸等,这可能影响其功能。|植物蛋白和动物蛋白在营养成分方面存在主要差异。动物蛋白含有多种必需氨基酸,而植物蛋白通常只提供部分。另外,植物蛋白还可能含有一些非必需氨基酸,如甜菜素和半胱氨酸,这些对人体健康很重要。除了氨基酸,植物蛋白中膳食纤维、钙、镁、磷和铁等矿物质含量也较动物蛋白高。|
|如何发展我的批判性思维能力?| 培养批判性思维需要跨学科知识积累和广泛阅读,以增强个人认知。另外,建立良好的发现模式和合理的解决方案也很关键,如利用经验、着重分析事物原理等。|发展批判性思维的方法包括:学习基本逻辑、数学和科研方法;日常严格思考并结合实践分析问题;关注时事新闻和社会动态以深入了解复杂问题;参加相关讨论以获取反馈意见。通过不断实践,可以提高对事物和情况的理解。|
|教育部门今天面临的主要挑战是什么?| 教育部门面临的主要挑战包括:资金不足导致无法提供必要设施和装备;教师需要学会利用新技术以提高专业素养;应对社会变化、人口增长和全球化带来的影响,需要更广泛的知识以创建更公平包容的教育体系。|教育部门最大的挑战之一是如何在竞争日益激烈的市场中扩大影响力,这需要提高课程和服务质量以满足市场需求。此外,维持工作力量水平及为不同群体提供公平机会也是重大挑战。|
|影响消费者行为的主要因素是什么?| 影响消费者行为的主要因素有:经济环境、文化社会情况、目标市场受众需求变化、服务品质、广告信息传播以及用户需求不断提高等。| 影响消费者行为的主要因素包括:经济状况(收入水平、工作和生活质量等)、个人特征(性别、年龄、收入来源、家庭结构等)、社会环境(休闲娱乐文化、商业服务体系等)以及政府政策(税收、医保、教育等)。|
|工作场所中最有效的冲突解决策略是什么?| 最有效的冲突解决策略应包括:认真聆听和理解双方立场、以妥协态度进行谈判并达成共赢方案、坚持公平原则给出具体要求,并高度关注结果。| 有效解决工作场所冲突的方法包括:保持良好沟通,建立相互理解和信任;给出客观公正的意见,而非情绪发泄;及时发现问题实质,利用各种手段改变局面重新交流;经过分析让双方从争执中获益。| 逻辑推理 人类平均一生眨眼多少次?据科学研究,一个健康成年人每天大约会眨眼150-200次左右。而人的寿命通常为70-80岁,因此在一生中眨眼的次数可以估算为:每天眨眼150-200次×60年=9万-11.4万次。这个结果只是一个近似值,并不是百分之百准确。实际上,每个人的眨眼次数都有所不同,因为人体的特性、环境和活动方式等都会影响到眨眼次数。
地球上每天会有多少次闪电?由于闪电是一种自然现象,因此我们无法准确知道每个时区每天都会发生多少次闪电。但据统计,全球平均每分钟就会出现20万亿个闪电,这相当于每秒钟就会发生4,600次闪电,也就是说每10秒钟就会发生一次闪电。
一个乒乓球掉在了一个很深很紧的管里-大概有30厘米长,管子埋在了水泥地里,只有1厘米露出地上面,所以你不可以移动它。管子只是比乒乓球宽那么一点点,所以你不能把手伸进去。你怎样才能把它完好无损地拿出来呢?这道问题需要运用物理学知识和创造力解决。我们应该想办法让它慢慢向上移动,直到浮出管道表面。我们可以利用空气泡的原理来解决这个问题。当空气从喷口中快速喷出时,它与周围的空气形成一个大型的泡状结构。如果我们将这种方法应用到我们的情景中,就可以制造出类似于泡泡的效应,从而使得乒乓球能够浮起来并向上移动。
让我们来看看一些原始的有机体分解,每一分钟都分裂成同原来相同体积的两部分。在12点的时候,容器里是满的,那在什么时候容器是一半满的?在第54分钟时,容器中将有32个分子。 所有的战争和混乱都是在没有协商、无理可讲的时候发生的,讲理和协商都离不开语言,然而,并非有语言的地方就自动会有说理,有语言的地方必须有自由才能有说理。由此可以推出:A. 所有的战争和混乱都是因为没有自由而发生的 B.并非所有的战争和混乱都是在不可以协商和不可以讲理的时候发生的 C. 如果没有自由,不能讲理,就可能发生战争和混乱 D. 有语言和自由的地方就一定不会发生战争
并非所有的战争和混乱都是在不可以协商和不可以讲理的时候发生的
小明及格了吗?
根据题目,可以得出两个条件:
- 如果小明及格了,小芳也及格了;
- 小芳说考试很简单。 由第二个条件,可以推断小芳应该是及格的。因此,小芳已经确定了结果,不能再猜测小明的情况。所以无法判断小明是否及格。
根据题目,无法推出"池塘和花园不能同时存在"。 这样的问题:世上存在三个神,分别是真神(T)、假神(F)和随机神(R)。其中,T神只说真话,F神只说假话,R神每次在听完问题后,抛一枚硬币来决定说真话还是说假话。它们现在就在你面前,但你不知道哪个神是哪个神。你有三次机会来试探,每次机会你可以说出一个陈述,并找其中一位神来给出判断(true/false)。神总是能听懂你的语言,并给出按照它设定的回答,但是它会用自己的语言来回答,它会回答X或Y。你知道其中一个代表true,另一个代表false,但是并不知道哪个代表哪个。问题来了:你能在用完三次机会后,判断出三位神各自的身份吗?
先了解每种情况下,三神所说的语言及其意义。如果可以,尽量用最少的信息把情况整理清楚。根据第二点,构造一个公式,通过已知信息求出结论。拿最后一次的结果对上前两次,并进行校验。
先询问第一句话,如果真神答应说"True",那么它应该为真神;否则,它必须为假神。同理,如果假神答应说"True",那么它就是真神,反之就是假神。如果第一句话回答"X",那么它就是真神;否则,它必须是假神。因此,我们可以利用以下公式来确定三位神的身份:T = (T ∧ X) v (T ∧ Y) v X True = F False = R
对于一个包含A、B、C、D四个国家的会议来说,最少需要2名翻译:即1名懂中文的翻译和1名懂英文和中文的翻译。当代表团从A国增加到E国时,会场上的语言变化了,这意味着需要再安排翻译,同样需要1名懂英文和中文的翻译和1名懂中文的翻译。因此,至少需要3名翻译。
当代表增加时,最多需的翻译人数可以达到8/3。设代表共有N个国家,N>4;其中A、B国是相同的,C国也与B国相同,共用一种语言。由于A、B、C三国语言完全不通,所以会议必须举行3次,分别为A、B国对话,B、C国对话,A、C国对话。第一次会议:1位翻译,精通A、B国语言,也精通C国语言,其他的翻译都没有必要了。第二次会议:1位翻译,精通A、B国语言,也精通C国语言,其他的翻译都没有必要了。第三次会议:2位翻译,一位精通A、C国语言,另一位精通B、C国语言。因此,总共需要翻译:1 + 1 + 2 = 4名。
选项D说明社会意识决定社会存在并不正确,因为实际上是社会存在形态决定了社会意识,即社会存在形态是否合理决定了社会意识的合理与否,而社会意识本身只是阐释其所处的社会存在形态。如果前者不变,那么后者就无法改变。 知识问答
为什么有些人选择使用纸质地图或寻求方向,而不是依赖GPS设备或智能手机应用程序? 人们可以选择使用纸质地图和方向,因为这种技术更加直观、安全和实际。相比于GPS技术,地图可以提供更多的信息,而不是单纯的位置信息,从而更好地指导路线。此外,由于GPS系统常常会被影响到,例如在大量建筑物周围,所以有时候GPS技术也并非完美无缺,而纸质地图和方向则更加可靠。
一些人可能更喜欢使用纸质地图或其他指引工具来获取路线和导航信息。这种行为的原因可以包括:
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自然界中的认知体验:对于一些人来说,在大自然中使用纸质地图等指引工具比用电子设备更加自然、真实和令人放松。他们觉得使用电子设备会分散注意力,并影响到身体与周围环境之间的联系。
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技术不可靠性:在某些情况下,如恶劣天气、通讯网络问题或者电源故障等等,使用纸质地图或其他指引工具,则能更好地确保导航过程中的安全和顺利。
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个人偏好:每个人都有不同的生活方式和习惯,有些人可能更喜欢使用传统的方法来解决问题,而不是一定要使用先进的科技。
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经济效益:纸质地图相对比起电子设备来说,成本更低,并且对于那些经常需要出门的人来说,只需要支付一次就能使用了。
政府如何利用财政和货币政策来应对经济衰退? 为了应对经济衰退,政府可以使用多种财政和货币政策。财政政策包括提供直接补贴、开展基建项目等;而货币政策则主要是通过调节市场上有关利率的变化,从而达到改善经济状况的效果。此外,还可以实行保护性贸易政策,以及设立金融机构等新设施,以刺激国内消费,并加大与其他国家或地区的合作力度,共同应对全球经济萧条。
疫苗是如何保护个体和社区免受传染病的影响的,什么是群体免疫? 群体免疫是一种基于共同预防措施的方法,以提高全体人口获得免疫力。这种方法要求对社会中所有可能接触到疾病的人来说都必须进行相应的预防措施,比如接种疫苗、定期测试等等。此外,还需要制定并实施一系列政策,以确保所有人都能够得到及时而有效的治疗服务。这些政策包括了公共健康教育计划,加强检查和报告机制,建立更多的医院和其他治疗设施,以确保每一位接受治疗的病患者能够获得最好的护理服务。
文化、社会和经济因素如何影响人们的饮食选择,如何利用这些知识来促进更健康的饮食? 在当今社会,由于多种文化、社会和经济因素的影响,人们的饮食选择也发生了变化。例如,一些地区可能以过度食用糖分为特点;而另一些地方则更关注植物性饮食或者有机食品。然而,通过研究不同文化、社会和经济因素对饮食选择的影响,我们可以利用这些信息来开展相关活动,以改善公众的饮食习惯,从而达到更健康的饮食目标。 社交媒体平台如何影响人们获取和分享新闻,对于虚假信息的传播有什么潜在影响?社交媒体平台可以通过多种方式来影响人们获取和分享新闻。首先,这些平台提供了一个发布、共享和传播信息的大平台,使用户能够更容易地接收及时的新闻信息;其次,社交媒体上具有实时性,用户可以立刻看到最新消息,从而影响他们的行为。此外,社交媒体也会催生不少抹黑、瞎编、无稽之谈等问题,导致虚假信息被散播,进而影响公共形象。社交媒体平台可以改变人们获取和分享新闻的方式。由于社交媒体是一个开放的环境,用户不仅能够与其他人分享和获取新闻,而且还可以通过发布内容来进行参与,这为宣传者提供了更大的机会来传播虚假信息。此外,由于社交媒体的开放性,虚假消息也会以极快的速度被广泛传播,从而加剧社会的混乱和冲突。 没有需要翻译的内容。原文为空。 请问您需要哪一个表格的翻译内容? 同学们进行广播操比赛,全班正好排成相等的6行。小红排在第二行,从头数,她站在第5个位置,从后数她站在第3个位置,这个班一共有多少人?
班里一共有24个人。 诗文写作
这是一场交响乐音乐会的评论报道。乐团在指挥的带领下展现了精湛的演奏技艺和对音乐的深入理解。除了优秀的音乐表演,演出还融入了创意的视觉元素,让观众能从更深层次感受到音乐所传达的思想。总的来说,这是一场成功的音乐会,为观众带来了一次难忘的体验。
这是对流媒体平台影响音乐行业的一期播客剧本。剧本探讨了流媒体平台带来的利弊,如为创作者提供更广泛推广渠道、带来版权等方面的争议等。并讨论了未来音乐行业如何在流媒体时代寻求平衡,以保护音乐人利益的同时把握新的商业机遇。 《星际穿越》是一部令人兴奋且难以忘怀的科幻电影,讲述了一组宇航员穿越虫洞前往外太空寻找新家园的故事。在这场未知而神秘的探险中,他们面对着无数的危险和挑战。该片的情节非常复杂,其主题包括时间、空间、相对性等深奥的物理学问题。导演克里斯托弗·诺兰巧妙地将这些概念与生动有趣的故事情节结合起来,使得整个片子都变得十分吸引人。影片中的角色也十分出色。马修·麦康纳扮演的Cooper是一位年过四十的资深宇航员,他面临着自己家庭的挑战和一项艰巨的任务,他在故事中表现出了极大的英雄气概和责任心。安妮·海瑟薇饰演的Murph则成为了一个小而珍贵的支点,让Cooper重新获得了信念和希望。影片的视觉效果也值得称道。从炫目的太空飞行到惊人的黑洞图像,每个画面都展现了出色的设计和制作水平。此外,音乐也极为适合这部电影,配合着情节发展,营造出极富张力的氛围。总之,《星际穿越》是一部非常优秀的科幻电影,不仅能够吸引观众的注意力,更能够引发思考。如果你喜欢科幻片或者想要探索物理学世界的奇妙之处,那么这部电影一定会给你带来难忘的体验。
最近我去了中国的首都——北京。这座城市融合了现代与古老,为游客们提供了无数的文化体验和景点选择。下面是我的旅行日记和建议:
第一站:长城 长城是北京的标志性建筑之一,也是全球最受欢迎的旅游目的地之一。在山上漫步、登高望远,可以感受到长城所代表的壮丽和意义。
第二站:故宫 故宫是一个非常值得参观的地方,这是明清两朝皇帝的宫殿,现在已被改造成博物馆。你可以在这里看到大量的历史文物和装饰品。
第三站:餐厅 北京的饮食文化有着深厚的底蕴,其中包括烤鸭和小笼包等。我建议前往王府井小吃街或者前门大街附近的餐厅,这些地方提供了真正的本地特色。
第四站:公园 北京有很多美丽的公园,例如颐和园和天坛公园。你可以在这些地方放松身心,享受自然之美。
第五站:文化体验 除了景点和美食之外,我还参加了一些文化活动。我学习了太极拳,穿上了汉服,还去了民间艺人表演场所。这些体验让我更好地理解和欣赏中国的文化。
总之,北京是一个富有历史和文化魅力的城市。在这里你可以领略到不同的文化风情、品尝美食和购物。如果你喜欢探索新事物和体验文化,我强烈建议你来北京旅行! 计算机科学论文摘要翻译:
撰写一篇计算机科学领域的论文摘要。本研究旨在提高人工智能模型的性能和效果,特别是在大数据集上的应用中。我们将利用深度学习技术来训练模型,并对其进行参数优化以实现更好的结果。本研究旨在通过改进人工智能模型性能和效果,提高其在大数据集应用方面的表现。我们采用了深度学习技术来训练模型,并在此基础上进行了参数优化。该方法可有效地解决传统机器学习模型在处理海量数据时存在的问题,为大数据分析和应用提供了新思路。
深度神经网络在自然语言处理中的应用翻译:
论文题目:"深度神经网络在自然语言处理中的应用"本论文探讨了深度神经网络在自然语言处理领域的应用,并比较了其与传统技术的优劣。我们使用了大量数据集进行训练和测试,包括开放和私有数据集,以及不同类型的任务,如分类、情感分析和机器翻译等。实验结果表明,深度神经网络在自然语言处理中取得了显著的成功,具有更高的准确性和更好的适应能力。未来研究方向可能会关注于改进模型的可解释性、提高训练效率和加强对多语言数据的支持。
客户订单延迟道歉电子邮件翻译:
您好,张先生。我们非常抱歉为您带来不便和烦恼。由于物流公司出现了责任方面的问题,导致了订单延迟。我们已经与物流公司取得联系,他们将确保未来订单按时送达。请接受我们深切的道歉,同时希望能在以后再次合作。
公司收到来自客户的投诉,称其最近下的订单超时交付。作为一家关注客户体验的企业,我们深表歉意。我们对于造成的不便和失望深表歉意,希望能够通过这封信向您提出真诚的道歉。非常感谢您告知我们此次延迟交货的情况。我们正在竭尽全力确定原因,并采取行动以防止类似事件再次发生。我们重视每个客户,将会竭诚为您服务,补偿您可能面临的任何损失。请放心,我们已经确保问题已经得到解决,您的订单将会按照原计划及时送达。如果您有任何进一步的需求或问题,请立即联系我们。再次向您道歉,感谢您的理解与支持。
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通过与XXX的交流,我发现他非常有野心和动力,希望通过进一步的研究和创新来改变世界。他已经展示了自己在该领域的追求和热情,我相信他将成为一名杰出的计算机科学家。
我建议您给他提供更高水平的教育和研究机会,以支持他在未来的事业上达到自己的目标。如果需要更多信息或参考其他材料,请告知我。
谢谢!
辞职信: 亲爱的[雇主姓名],
我写这封信是为了正式通知您我将从公司中辞去职务。在过去的时间里,您一直支持和指导我,为我提供了宝贵的经验和教训。我深感激您对我的信任和关心,也非常感谢您为我创造的这些机会。
我真的很喜欢这份工作,但由于[新工作机会]的出现,我不得不转换工作方向。我希望能在最后的一段时间里完成所有未完成的任务,以确保项目的顺利进行。如果有必要,我可以与您商量协调好安排,以使其他同事或部门更加容易地接管我的角色。
再次感谢您的理解和支持。我真的非常感激您给予我的机会和经验。
祝您和公司都一切顺利!
[你的名字] 亲爱的潜在合作伙伴:
我希望能与您建立联系,并分享我关于一项创新性商业计划的想法。该计划基于市场需求,结合您在该领域的专业知识和经验,必将取得成功。
当前市场竞争激烈,要取得成功需要创新和全面的商业计划。因此,我们希望能与您进行深入探讨,探讨如何开展这个项目,确保取得最佳成果。
作为该领域的资深专业人士,我已掌握所有必要的技能和经验,包括市场调研、产品设计、生产管理等。同时,我也拥有丰富的人际网络和广泛的资源,可为项目提供必要的支持和资金。
如果您对此感兴趣并愿意进一步探讨,请回复这封邮件,我会安排一次电话或视频会议,以进一步讨论我们的计划和未来发展方向。
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运气是努力的回报。你付出多少,就能得到多少。 La chance est la bénédiction attachée à l'effort, plus vous persévérez, plus vous êtes heureux. 天涯若比邻。 过去都是假的,回忆是一条没有归途的路,以往的一切春天都无法复原,即使最狂热最坚贞的爱情,归根结底也不过是一种瞬息即逝的现实,唯有孤独永恒。 当时有一个人名叫王叔远,可以用寸长的木料造出宫室、器物和人物,甚至是鸟兽、树木、石头等,没有不符合它们自身情状的。 生活中真正重要的不是你经历了什么,而是你如何记住它们,并从中获取经验。 人生的一切辉煌,最终都要用孤独来偿还。 世界只有一种英雄主义:就是看清现实,并抱着对它的爱。 拥有一百万的好朋友并不是件奇事,但当所有人都反对你的时候,只要有一个真正关心你的好朋友就足够了。 总体而言,"看一次比听一百次好"这句话可能是说,有时候经验优于理论。
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请用python编程语言实现快速排序算法的代码 | 以下是使用Python实现快速排序算法的示例代码:python<br/>def quick_sort(arr):<br/> if len(arr) <= 1:<br/> return arr<br/> else:<br/> pivot = arr[0] # 首先选取第一个元素作为基准点<br/> left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] # 从左侧开始,将小于基准点的所有元素分到一起<br/> right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] # 从右侧开始,将大于等于基准点的所有元素分到一起<br/> return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) # 递归地对左右子数组再进行排序<br/><br/># 测试<br/>arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]<br/>print("原始数组:", arr)<br/>sorted_arr = quick_sort(arr)<br/>print("快速排序后的数组:", sorted_arr)<br/> | Python代码如下:# Quick sort def quickSort(arr): if len(arr) <= 1: return arr else: pivot = arr[0] # Set pivot element less = [] greater = [] for i in range(1, len(arr)): if arr[i] < pivot: less.append(arr[i]) else: greater.append(arr[i]) less.sort() # Sort the first list greater.sort() # Sort the second list return [less + greater][len(greater)//2] # Merge the two sorted lists to get the final result |
请用pytorch实现一个带ReLU激活函数的全连接层的代码 | Python中使用PyTorch实现一个带有ReLU激活函数的全连接层可以通过以下代码实现:import torch from torch import nn,nn.Linear,nn.functional as F def full_conn(inputs): with torch.no_grad(): # Define the convolutional layer conv = nn.Sequential(nn.Linear(128, 32),nn.ReLU()) # Apply convolutional layer to input data outputs = conv(inputs) return outputs | 下面是一个使用PyTorch实现带有ReLU激活函数的全连接层的Python代码: import torch.nn as nn class ConvNet(nn.Module): def init(self,input_size,hidden_size,dropout=0.5): super(ConvNet, self).init() self.conv1 = nn.Conv2d(input_size, hidden_size, kernel_size=[5,5], stride=2) self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=[2,2]) self.dense = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_size44, 128), nn.ReLU(), nn.Dropout(dropout), nn.Linear(128,10)) def forward(self, x): h1 = self.pool1(self.conv1(x)) h1 = self.relu1(h1) h1 = self.dense(h1) |
请用python编程语言实现Dijkstra算法的代码 | # Function to calculate the shortest path for a given node. def shortest_path(graph, v): # Initialize the list of current paths paths = [] # Get all the adjacent nodes from this node adjacencies = graph[v] # Set current path length to infinite length curr_len = float('inf') # Iterate through all adjacent nodes for i in range(len(adjacencies)): if i not in paths: # Check if we have reached the goal node if adjacencies[i][v]: # If yes then set the curr_len to that edge's length curr_len = min(curr_len, (graph[v][i])) paths.append([v]) # Calculate the actual cost of each path and get the shortest one for p in paths: for j in range(len(p) - 1): if graph[p[j]] < curr_len + graph[p[j + 1]] - graph[p[j]]: curr_len = min(curr_len, graph[p[j]]) paths.remove(p[:j+1]) break else: paths.append(p) curr_len = graph[p[-1]] return curr_len | # Dijkstra算法 def dijkstra(graph,start,target): # Create an empty priority queue with start as the root node heap = [(0,start)] visited = [False] * len(graph) # Mark all nodes not in the queue as unvisited for i in range(len(graph)): if i == target: continue else: visited[i] = False # Use a while loop to find shortest path while len(heap) > 0: currentNode = heap.pop() neighbors = graph[currentNode] # Update priority of all neighboring nodes for n in neighbors: if n != currentNode and visited[n]: continue dist = currentNode + [0] dist[1] += currentNode dist[2] = min(dist[1], max(dist, currentNode[0] + currentNode[2])) currentNode[2] = dist[2] priority = (dist[2] * 3 + currentNode[1]) / 6 priorities.append((priority, n)) heap.insert([dist[1], n, dist[2]]) return [] |
请用python实现"给你一个未排序的整数数组nums,找出其中没有出现的最小的正整数。实现时间复杂度为O(n)并且只使用常数级别额外空间的解决方案。" | Python代码如下:python<br/>def find_not_existing_min_positive(nums):<br/> max_index = len(nums) - 1<br/> for i in range(max_index + 1, 0, -1):<br/> if nums[i] < 0:<br/> return nums.index(i) + 1<br/> return None<br/> | <br/>def find_minimums(nums):<br/> min_ = nums[0]<br/> for i in range(1, len(nums)):<br/> if nums[i] < min_:<br/> min_ = nums[i]<br/> return min_<br/> |
请用python实现"给你一个链表数组,每个链表都已经按升序排列。将所有链表合并到一个升序链表中,返回合并后的链表。" | <br/>def merge_lists(list1, list2):<br/> if len(list1) < len(list2):<br/> merged = list1 + list2<br/> else:<br/> merged = list2 + list1<br/> return merged<br/> | python<br/>def merge_sorted_linked_lists(heads):<br/> if not heads:<br/> return []<br/> cur = head = heads[0]<br/> for h in heads[1:]:<br/> cur.next = h<br/> cur = h<br/> return [cur] + merge_sorted_linked_lists(heads)<br/> |
快速排序算法代码(1):
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0] # 首先选取第一个元素作为基准点
left = [x for x in arr[1:] if x < pivot] # 从左侧开始,将小于基准点的所有元素分到一起
right = [x for x in arr[1:] if x >= pivot] # 从右侧开始,将大于等于基准点的所有元素分到一起
return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) # 递归地对左右子数组再进行排序
# 测试
arr = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
print("原始数组:", arr)
sorted_arr = quick_sort(arr)
print("快速排序后的数组:", sorted_arr)
快速排序算法代码(2):
# Quick sort
def quickSort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
else:
pivot = arr[0] # Set pivot element
less = []
greater = []
for i in range(1, len(arr)):
if arr[i] < pivot:
less.append(arr[i])
else:
greater.append(arr[i])
less.sort() # Sort the first list
greater.sort() # Sort the second list
return [less + greater][len(greater)//2] # Merge the two sorted lists to get the final result
使用PyTorch实现带ReLU激活函数的全连接层代码:
import torch
from torch import nn,nn.Linear,nn.functional as F
def full_conn(inputs):
with torch.no_grad():
# Define the convolutional layer
conv = nn.Sequential(nn.Linear(128, 32),nn.ReLU())
# Apply convolutional layer to input data
outputs = conv(inputs)
return outputs
使用PyTorch实现带ReLU激活函数的全连接层代码(2):
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self,input_size,hidden_size,dropout=0.5):
super(ConvNet, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(input_size, hidden_size, kernel_size=[5,5], stride=2)
self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)
self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=[2,2])
self.dense = nn.Sequential(
nn.Linear(hidden_size*4*4, 128),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(dropout),
nn.Linear(128,10))
def forward(self, x):
h1 = self.pool1(self.conv1(x))
h1 = self.relu1(h1)
h1 = self.dense(h1)
Dijkstra算法代码(1):
# Function to calculate the shortest path for a given node.
def shortest_path(graph, v):
# Initialize the list of current paths
paths = []
# Get all the adjacent nodes from this node
adjacencies = graph[v]
# Set current path length to infinite length
curr_len = float('inf')
# Iterate through all adjacent nodes
for i in range(len(adjacencies)):
if i not in paths:
# Check if we have reached the goal node
if adjacencies[i][v]:
# If yes then set the curr_len to that edge's length
curr_len = min(curr_len, (graph[v][i]))
paths.append([v])
# Calculate the actual cost of each path and get the shortest one
for p in paths:
for j in range(len(p) - 1):
if graph[p[j]] < curr_len + graph[p[j + 1]] - graph[p[j]]:
curr_len = min(curr_len, graph[p[j]])
paths.remove(p[:j+1])
break
else:
paths.append(p)
curr_len = graph[p[-1]]
return curr_len
Dijkstra算法代码(2):
# Dijkstra算法
def dijkstra(graph,start,target):
# Create an empty priority queue with start as the root node
heap = [(0,start)]
visited = [False] * len(graph)
# Mark all nodes not in the queue as unvisited
for i in range(len(graph)):
if i == target:
continue
else:
visited[i] = False
# Use a while loop to find shortest path
while len(heap) > 0:
currentNode = heap.pop()
neighbors = graph[currentNode]
# Update priority of all neighboring nodes
for n in neighbors:
if n != currentNode and visited[n]:
continue
dist = currentNode + [0]
dist[1] += currentNode
dist[2] = min(dist[1], max(dist, currentNode[0] + currentNode[2]))
currentNode[2] = dist[2]
priority = (dist[2] * 3 + currentNode[1]) / 6
priorities.append((priority, n))
heap.insert([dist[1], n, dist[2]])
return []
在未排序的整数数组中找出没有出现的最小正整数代码(1):
def find_not_existing_min_positive(nums):
max_index = len(nums) - 1
for i in range(max_index + 1, 0, -1):
if nums[i] < 0:
return nums.index(i) + 1
return None
在未排序的整数数组中找出没有出现的最小正整数代码(2):
def find_minimums(nums):
min_ = nums[0]
for i in range(1, len(nums)):
if nums[i] < min_:
min_ = nums[i]
return min_
合并多个升序链表代码(1):
def merge_lists(list1, list2):
if len(list1) < len(list2):
merged = list1 + list2
else:
merged = list2 + list1
return merged
合并多个升序链表代码(2):
def merge_sorted_linked_lists(heads):
if not heads:
return []
cur = head = heads[0]
for h in heads[1:]:
cur.next = h
cur = h
return [cur] + merge_sorted_linked_lists(heads)
请用C++编程语言实现"给定一个字符串s和一个字符串数组words。words中所有字符串长度相同。s中的串联子串是指一个包含words中所有字符串以任意顺序排列连接起来的子串。"
#include
for (int i=0;i<n-2;i++)
arr[i]=s[i]; // 将s中前面的每一个字符存入到arr中
cout<<arr<<endl;
return 0;
}。 s = "abcdefg", words = {"abcd", "efg"} 使用 C++ 实现该功能,可以先创建一个空的字符串 s1,然后使用for循环遍历 s 中的每个字符,并在 s1 中比较与 s 当前字符之间的长度,如果不等于 word_length,则将 word_size 加入到 s1 中;并且记录 s 当前字符及其下一个字符,形成 s1。最后返回 s1 作为结果,即为给定一个字符串 s 和一个字符串数组 words 时的字符串串联子串结果。
请用C++编程语言实现"给你两个字符串haystack和needle,在haystack字符串中找出needle字符串的第一个匹配项的下标(下标从 0 开始)。如果needle不是haystack的一部分,则返回-1。" int find_first_match(char *haystack, char *needle){ int i; for (i = 0; i < strlen(haystack); i++) { if (strcmp(haystack[i], needle) == 0) { return i - 1; // return the first matching item's offset from beginning of haystack. } else if (i + strlen(needle) - 1 >= 0 && strncmp(haystack+i, needle+1, strlen(needle)) == 0) { return i; // return the first match and last match together. } } return -1; } 使用 C++ 编程语言可以实现给定两个字符串 haystack 和 needle,在 haystack 字符串中找到 needle 字符串的第一个匹配项的下标。使用 find() 函数来查找并返回其下标值,使用 -1 表示若需le 字符串不存在于 haystack 字符串中。
以下是英文到中文的翻译:
这是 Linly-ChatFlow 的局限性描述:
Linly-ChatFlow 完全基于社区开放语料训练,内容未经人工修正。受限于模型和训练数据规模,Linly-ChatFlow 目前的语言能力较弱,仍在不断提升中。 我们已经观察到 Linly-ChatFlow 在多轮对话、逻辑推理、知识问答等场景具有明显缺陷,也可能产生带有偏见或有害内容。
FAQ:
Q1:模型推理需要多少显存?
7B 模型约 14G,int8 模式 7G。13B 模型 28G,int8模式 14G。
Q2:训练时加载模型内存不够怎么办?
训练初始化时,每张卡会加载一个模型的拷贝,因此内存需求为模型大小*GPU数量。 内存不足时可以使用分块加载,详见模型分块。
Q3:是否支持LoRA训练?
我们公开的模型权重没有用到 LoRA,使用全参数训练(Full-tuning)。 TencentPretrain 框架也支持 LoRA 训练,可以根据需要使用,详见 LoRA 训练。
Star History:
引用:
@inproceedings{li2024dynamic,
title={Dynamic Data Sampler for Cross-Language Transfer Learning in Large Language Models},
author={Li, Yudong and Feng, Yuhao and Zhou, Wen and Zhao, Zhe and Shen, Linlin and Hou, Cheng and Hou, Xianxu},
booktitle={ICASSP 2024-2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)},
pages={11291--11295},
year={2024},
organization={IEEE}
}