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一个 Transformer 训练生成式模型的例子

最近在看chatGPT,想着chatGPT 是怎么训练出来的,不涉及神经网络算法,可以使用Transformer玩一下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 构造词表 vocab = ["<PAD>", "<BOS>", "<EOS>", "明天", "天气", "很", "好"] word2idx = {w: i for i, w in enumerate(vocab)} idx2word = {i: w for w, i in word2idx.items()} # 示例训练数据:输入和标签都偏移一位 # 输入: <BOS> 明天 天气 很 # 输出: 明天 天气 很 好 inputs = torch.tensor([ [word2idx["<BOS>"], word2idx["明天"],...

连接关键点:使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察

作者:来自 ElasticLuca Wintergerst ES|QL 的 LOOKUP JOIN 现已进入技术预览阶段,它允许你在查询时对日志、指标和追踪进行丰富处理,无需在摄取时进行非规范化。动态添加部署、基础设施或业务上下文,减少存储占用,加速 Elastic Observability 中的根本原因分析。 连接关键点:使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察 你可能已经看到我们最近发布的关于Elasticsearch 中引入 SQL 风格联接的公告,也就是 ES|QL 的 LOOKUP JOIN 命令(目前处于技术预览阶段!)。虽然那篇文章介绍了基础内容,但现在我们将从可观测性的角度更深入地探讨这一功能。这项新的联接能力,如何帮助工程师和 SRE 更好地理解日志、指标和追踪数据,同时通过减少数据反规范化来提升 Elasticsearch 的存储效率? 注意:在深入细节之前,需要再次强调,这项功能目前依赖一个特殊的查找索引(lookup index)。目前还无法对任意索引进行 JOIN 操作。 可观测性不只是收集数据,更重要的是理解数据。很多时候,原始遥测数据 —— 例如一...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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