网站搜索
使用 DSPy 进行提示：一种新方法
介绍
我们始终致力于更好地使用和组合语言模型 (LM) 的时代已经到来。通常，法学硕士使用通过反复试验制作的固定“提示模板”。 DSPy 是一种新方法，它通过将 LM 管道转变为易于管理的文本转换图来简化这一过程。这些图表使用的模块可以学习和改进它们的提示、微调和推理方式。
DSPy 包含一个可以优化这些管道以获得更好性能的工具。研究表明，DSPy 可以快速创建有效的 LM 管道，与传统方法相比显着提高性能。它还使更小的开放模型与 GPT-3.5 等高级模型的专家设计提示相竞争。
先决条件
在深入了解 DSPy 之前，请确保您具备以下条件：
接地 DINO 1.5：突破开放集目标检测的界限
介绍
近年来，零样本目标检测已成为计算机视觉进步的基石。创建多功能且高效的探测器一直是构建实际应用程序的重点。 IDEA Research 推出的 Grounding DINO 1.5 标志着该领域的重大飞跃，特别是在开放集目标检测方面。
先决条件
- 基本理解：熟悉对象检测概念和转换器架构。
- 环境设置：安装了 Python、PyTorch 和相关的 ML 库。
- 数据集知识：具有用于开放集对象检测的数据集的经验（例如 COCO、LVIS）。 阅读更多 →
DNF 与 DNF5：每个 Fedora 用户都应该知道的主要区别
Fedora Linux 生态系统始终走在采用尖端技术的最前沿。其中一项创新是引入下一代包管理器 DNF5，它取代了传统的 DNF (Dandified YUM)。
虽然这两种工具具有相同的基本目的 - 管理基于 RPM 的发行版上的软件包 - DNF5 带来了性能、功能和可用性方面的显着改进。
本文探讨了 DNF 和 DNF5 之间的主要区别，重点介绍了 DNF5 为何能够成为 Fedora 用户的游戏规则改变者。
什么是DNF？
DNF (Dandified YUM) 是在 Fedora 18 中引入的包管理器，作为旧版 YUM（Yellowdog Updater，修改版）的替代品。
DNF 旨在解决 YUM 的一些限制，包括性能瓶颈、依赖解析效率低下和代码库复杂性。十多年来，它一直是 Fedora
阅读更多 →适用于 Linux 的前 3 个开源虚拟数据室 (VDR)
虚拟数据室，通常称为VDR，是一种允许用户在安全的环境中存储、共享和访问办公文档和其他重要内容的功能。
使用它，人们可以以比发送带有附件的电子邮件更加集中和安全的方式与任何需要的人（包括同事、员工、投资者、客户和第三方）共享机密信息。
VDR 的主要目标是防止对关键文档和数据进行未经授权的访问，同时确保授权用户始终可以访问它们。
尽管有很多 VDR 软件提供商提供各种服务，但大多数流行的虚拟数据室平台都是基于云的。
尽管如此，Linux 用户还是有一些不错的选择可供选择，他们可以在服务器上进行本地部署，并享受 VDR 的所有优势，而无需与云提供商共享数据。
在本文中，您将找到可在 Linux 上进行本地部署的前 3 个虚拟数据室解决方案。重要的是，所有选择都是开源的。
VDR 对 Linux 用户的好处
虚拟数据室主要用于金融交易、法律文件工作流程、企业管理以及其他需要最高级别安全性和数据隐私的业务流程。
由于 VDR 的特殊性质，它们具有多种优势，可以增强安全性并提高生产力。以下是虚拟数据室通常提供的功能的简要概述：
评估 Mamba 机制在视觉识别任务中的必要性-MambaOut
介绍
Transformer 是 BERT、GPT 系列和 ViT 等模型的支柱。然而，它的注意力机制具有二次复杂度，这使得它对于长序列具有挑战性。为了解决这个问题，人们开发了各种具有线性复杂度的令牌混合器。
最近，基于 RNN 的模型因其对长序列的高效训练和推理而受到关注，并显示出作为大型语言模型骨干的前景。
受到这些功能的启发，研究人员探索了在视觉识别任务中使用 Mamba，从而产生了 Vision Mamba、VMamba、LocalMamba 和 PlainMamba 等模型。尽管如此，实验表明，与最先进的卷积和基于注意力的模型相
阅读更多 →如何在 Ubuntu 中设置 Next.js 项目
Next.js 是一个著名的 React 框架，可帮助您创建快速且现代的网站，该网站易于使用并具有强大的功能，例如服务器端渲染、创建静态页面和构建 API。
如果您希望在基于 Ubuntu 的系统上启动 Next.js 项目，本指南将逐步引导您完成该过程。
先决条件
在开始设置 Next.js 项目之前，您需要在 Linux 系统上安装一些东西，其中包括：
- Node.js：Next.js 构建在 Node.js 之上，因此您需要有 Node.js已安装。
- npm：npm（节点包管理器）用于管理项目的包和依赖项。
让我们回顾一下 Node.js 和 npm 的安装过程。
阅读更多 →ReFT：语言模型的表示微调
介绍
在这篇文章中，我们将讨论 2024 年 4 月 8 日发布的“REFT – Representation Fine-tuning for Language Models”。如今，当我们试图解决模型微调等人工智能问题时，一种流行的方法是使用一个大型的、预先训练的 Transformer 模型，该模型已经从大量数据中学到了很多东西。我们通常使用专门的数据集对模型进行微调，使其更好地完成我们感兴趣的特定任务。但是，微调整个模型的成本可能很高，而且并非对每个人都可行。这就是为什么我们经常求助于参数高效微调（PEFT）的原因，以使流程更易于管理和
阅读更多 →准备用于训练和验证大型语言模型 (LLM) 的数据集
介绍
生成用于训练语言模型 (LLM) 的数据集涉及几个关键步骤，以确保其捕获语言细微差别的有效性。从选择不同的文本源到预处理再到分割数据集，每个阶段都需要注意细节。此外，平衡数据集的大小和复杂性对于优化模型的学习过程至关重要。通过整理结构良好的数据集，可以为培训能够熟练准确地理解和生成自然语言的法学硕士奠定坚实的基础。
本简短指南将引导您生成分类数据集以训练和验证语言模型 (LLM)。虽然这里创建的数据集很小，但它为探索和进一步开发奠定了坚实的基础。
先决条件
阅读更多 →通过接地段扩展 IDM-VTON 的多功能性
介绍
过去几年，我们一直生活在文本到图像生成的黄金时代。自从稳定扩散最初向开源社区发布以来，该技术的能力已经爆炸式增长，因为它已经集成到越来越广泛的管道中，以利用创新的计算机视觉模型。从 ControlNets 到 LoRAs，再到高斯泼溅，再到瞬时风格捕捉，很明显，我们的这项创新只会在范围上继续爆炸式增长。
在本文中，我们将了解令人兴奋的新项目“改进真实虚拟试穿的扩散模型”或 IDM-VTON。该项目是基于稳定扩散的最新、最伟大的管道之一，旨在为创意模型创建现实世界的实用程序：试穿服装。凭借令人难以置信的管道，现在可以用几乎任何可以想象到的衣服来装饰任何人物。在不久的将来，我们可以期望在各地
阅读更多 →Xfce 4.20桌面环境登陆Void Linux
Void Linux 用户现在可以在发布几天后升级到新的、时尚的、轻量级的 Xfce 4.20 桌面环境。
我得先承认这一点——Void Linux 这次确实让我感到惊讶。全新的 Xfce 4.20 桌面环境发布仅四天后，它就已经在发行版的存储库中可用。不用说，Void 用户都很兴奋。
为何感到惊讶？好吧，Void 尽管是一个滚动发行版，但通常需要时间来交付新软件包。它不是同类产品中最快的，但这并不是一件坏事——事实上，我的意思是这是一种恭维。
这种谨慎的方法可确保新软件包在到达用户之前经过彻底的测试，从而最大限度地减少意外错误或问题的风险。这是一种优先考虑稳定性而不是速度的策略，许多滚动用户都赞赏这一点。
以 Plasma 6 为例。当它在二月底首次亮相时，Void 用户直到近三个月后才在存储库中看到它 - 那时，它已经出现在错误修复版本 v
阅读更多 →