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据说pigo找到了我想要的,开心,散分
miaoliujun
2005-09-02 03:54:00
大家快来接啊
要不全倒给pigo了
hoho~~~~~~~~~~~~~~`
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据说pigo找到了我想要的,开心,散分
大家快来接啊 要不全倒给pigo了 hoho~~~~~~~~~~~~~~`
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Net8Java
2005-09-05
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me来哒````接分哈!
wintangtang
2005-09-05
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开心
nwpulipeng
2005-09-05
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来了
shoulders
2005-09-05
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接分。
saiche05
2005-09-05
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接分。
xxgu
2005-09-05
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接
strawren
2005-09-05
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不管看不看得明白。
先接分再说。
UP
classjava
2005-09-05
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什么意思啊XXXX
aaaasssdd
2005-09-04
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怎么到处能看到xx们只在接分呢??????
难道xxxxx都是这样来的????
分不要
OnlyFor_love
2005-09-04
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55555555555555555555555555 :(
来晚了,呵呵,接点分!
bevin1010
2005-09-03
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接分
ForeverGI
2005-09-03
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upupup
bob_thb
2005-09-02
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up,up
jfjfjfjfjfjfjfjfjfjfjf
simon0512
2005-09-02
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接分
monsoonzeng
2005-09-02
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接分
foochow
2005-09-02
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JFJFJFJF
truewill
2005-09-02
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up
sonyejin
2005-09-02
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算我一个
jFresH_MaN
2005-09-02
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pigo说今天身体不好,让我来帮他取分。。
nkat
2005-09-02
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分有用吗
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SHA256哈希对象 能保证多长的字符串后才重复(即使全球数据量也安全?)
SHA-256是一种哈希函数,它可以接受任意长度的输入(字符串),并生成一个固定长度(256位,或32字节)的哈希值。由于输入可以是任意长度,理论上存在无限多种可能的输入组合。然而,由于输出是固定长度的,这意味着必然存在不同的输入会产生相同的输出哈希值,这种现象称为“哈希碰撞”。对于SHA-256,哈希值的输出空间是2256,这是一个非常大的数字。因此,对于任意特定的输入字符串,
找到
另一个具有相同哈希值的字符串是非常困难的。然而,随着越来越多的哈希值被生成,
找到
碰撞的可能性会逐渐增加。
有没有一种既保持结构简单又保持训练高效,推理时候复杂度不变的LLM
目前,大型语言模型(LLM)在推理预测下一个token时,通常存在一定的空间复杂度和计算复杂度。例如,自回归的LLM在每个周期都需要处理越来越多的token,导致生成过程变慢。此外,基本的注意力机制也是一个二次算法,导致所有token都需要关注所有其他token,这进一步增加了计算复杂度。为了优化这些模型,研究人员已经开发了多种方法来加速LLM的推理过程。这些方法包括从硬件优化到各种解码技巧的改进。例如,可以通过改进算法,在每个周期减少需要处理的token数量,或者通过优化注意力机制来降低计算复杂度。
一个简单分词算法
在这段代码中,我们定义了一个函数,它用于
找到
最佳的词汇表大小。首先,我们导入了tqdm库,它可以用于显示代码执行的进度条。然后,我们定义了一个空的词汇表voc,以及用于存储最佳词汇表、压缩率和最佳大小的变量best_voc和max_size。接下来,我们使用两个嵌套的循环来创建不同大小的词汇表,并计算压缩后的文本长度。外部循环以步长为1从1到文本长度的十分之一进行迭代,内部循环以步长为当前词汇表大小从0到文本长度进行迭代。
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使用拼音代替中文做nlp之拼音文本互转
使用拼音代替中文进行NLP(自然语言处理)任务的拼音文本互转有以下好处:减小词汇空间:中文词汇庞大,使用拼音代替可以将词汇空间减小到拼音字符的数量级,简化了问题规模。简化算法:使用拼音代替中文可以简化一些算法,例如文本匹配、聚类、分类等。因为拼音具有规则性,可以通过拼音之间的关系来简化计算。提高效率:拼音转换算法相对较简单,并且转换后的文本长度通常比原始中文文本短,这就提高了计算效率。适应多语言环境:拼音作为一种国际通用的语音表达方式,可以适应多语言的环境,便于与其他语言进行交互和处理。
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