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World File Search System令牌
使用LLM进行市场研究
3虽然Openai现在有一个候补名单，用于使用新型号进行实验性微调，但推荐的且广泛可用的微调模型仍然是GPT-3.5 Turbo。4的GPT-3.5涡轮增压器的API呼叫成本为（100万令牌）：输入令牌：0.50美元，输出令牌$ 1.50，而GPT-4O分别为：5美元和15美元。微调令牌成本明显更高：输入：$ 3，输出：6美元，而微调模型的费用仅为100万培训令牌的$ 8。5“幻觉”是用来描述LLM会产生不正确信息的案例的术语，当通过基于聊天的界面或LLM-aughted搜索使用LLM时，通常很感兴趣。因为我们没有向GPT查询事实，所以我们认为幻觉对我们的研究问题至关重要。
reglm：使用自回归语言模型设计现实的监管DNA
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们以一系列分类令牌（“提示令牌”）的序列编码标签，该标记已预先固定到DNA序列的开始（图1b）。我们训练或填充hyenadna模型以采用处理后的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。最后，我们提供了几种评估生成序列以及模型本身的方法（图1G）。
电池技术拖延智能手机创新...
响应延迟预填充解码苹果（测试1）1秒14.57令牌/9.0令牌/秒苹果（测试2）3秒5.7代币/秒7.8令牌/秒苹果（测试3）1 sec 15.1 sec 15.1 sec/sec 6.9 6.9 sec/sec apple（测试4）apple（测试4）Sec/sec/sec/sec/sec/sec sec 5.2 token/sec 6.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec 5.2 token/sec s sec 5.2令牌/秒三星（测试2）8秒5.3代币/秒5.8令牌/秒三星（测试3）10秒5.4代币/秒5.6代币/秒三星（测试4）10 sec 5.6 sec/sec 4.7 sec 4.7 sec
通过深入的强化学习来鉴定SARS-COV-2 MPRO抑制剂，用于新的药物设计和计算化学方法
给定带有测量活性标记的DNA序列的数据集（图1a），我们用一系列分类令牌（“提示令牌”）编码标签，该标签的前缀为DNA序列的开始（图1b）。我们训练或微调鬣狗模型以采用处理的序列并以及时令牌开始执行令牌预测（图。1C）。这种形式使我们能够明确地使用对模型序列的任何先验知识。一旦受过训练，就可以使用代表任何所需功能的令牌序列来提示语言模型。该模型现在以及时令牌为条件，一次生成一个DNA序列一个核苷酸（图1d）。并行，我们在同一数据集上训练一个监督的序列到活动回归模型（图1E），并将其应用于生成的序列以选择最匹配所需活动的序列（图1F）。这种合并的方法使我们可以将回归模型用作甲骨文，例如以前的模型引导的方法，而语言模型可确保生成的序列具有现实的内容。
FCCLA课程计划：FCCLA计划过程
领导者然后咨询答案密钥。如果正确的学生可以从计划过程步骤卡中获得小令牌和大令牌。如果挑战者是正确的，他们有机会将步骤卡放在正确的计划过程符号上，并为此步骤授予大量令牌。10。学生确定规划过程中的哪个步骤/问题卡应关联
通过视觉上下文压缩有效的大型多模式模型
尽管在大型语言模型（LLMS）的文本嵌入的压缩表示中已取得了重大进步，但多模式LLMS（MLLMS）中视觉令牌的压缩仍然很大程度上被忽略了。在这项工作中，我们介绍了有关在这些模型中有关视觉令牌和有效培训的冗余分析的研究。我们的初始实验表明，在测试阶段消除多达70％的视觉令牌，仅通过平均池，仅导致在视觉问题上降低3％的降低3％，从而回答GQA基准上的准确性，这表明在视觉上下文中有显着的冗余。解决此问题，我们介绍了视觉上下文压缩机，这减少了视觉令牌的数量，以提高训练和推理效率而不牺牲性能。为了最大程度地减少视觉令牌压缩而导致的信息损失，同时保持训练效率，我们将Llavolta作为轻巧和分期的训练方案开发，该方案结合了阶段的视觉上下文压缩，以逐步压缩视觉令牌从严重压缩到在训练过程中的轻度压缩，在测试时不会损失信息损失。广泛的实验表明，我们的方法在图像语言和视频语言理解中都提高了MLLM的性能，同时也大大降低了培训成本并提高了推理效率。
11masked语言模型
让我们首先讨论整体体系结构。基于双向变压器的语言模型在两种方式上与前几章中的因果变压器不同。首先是注意功能不是因果关系。我可以考虑以下令牌i + 1等。第二个是训练略有不同，因为我们在文本的中间预测了某些东西，而不是最后。我们将在此处讨论第一个和下一节中的第二个。图11.1 A，从第9章复制在此处，显示了第9章的左右方法中的信息流。每个令牌上的注意力计算基于上述（和当前）输入令牌，忽略了所考虑的令牌右侧的潜在有用信息。双向编码器通过允许注意机制在整个输入中进行范围来超越此限制，如图11.1 b。11.1 b。
复合单词变压器：学习构成全...
要将神经序列模型（例如变形金刚）应用于音乐发电任务，必须通过一系列有限的代币来代表一段音乐。这样的词汇通常涉及各种类型的令牌。例如，要描述音符，一个人需要单独的令牌来指示音符的音高，持续时间，速度（动态）和放置时间（起始时间）。虽然不同类型的令牌可能具有不同的适当性，但现有模型通常以与自然语言建模单词相同的方式对待它们。在本文中，我们提出了一种概念上不同的方法，该方法明确考虑了令牌的类型，例如注释类型和度量标准类型。，我们提出了一种新的变压器解码器 - 使用不同的馈送头来建模不同类型的kens。通过扩展压缩技巧，我们通过对相邻令牌进行分组，大大降低了令牌序列的长度，从而将一段音乐转换为一系列复合单词。我们表明，在动态有向超图中，可以将结果模型视为学习者。，我们采用它来学会创作全面的长度长度（每首歌曲最多涉及10k个个人to-kens）的表现力的流行钢琴音乐，无论是有条件地和无条件的）。我们的实验表明，与最先进的模型相比，所提出的模型在训练时收敛了5至10倍（即，在一天的GPU上，在具有11 GB内存的单个GPU上），并且在生成的音乐中具有可比的质量。
cryptovision scinterface
功能强大且安全的智能卡中间件SCInterface将智能卡或令牌连接到几乎任何启用PKI的应用程序。这是一种用户友好且方便的通用中间件，支持数十个智能卡，虚拟智能卡，不同形式的安全令牌以及所有主要的台式操作系统。