alpaca-llama

微调 大语言模型-ChatGLM-Tuning 大语言模型-微调chatglm6b 大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调 大语言模型-alpaca-lora 本地知识库 大语言模型2-document ai解读 大语言模型-DocumentSearch解读 大语言模型-中文Langchain 本文解读代码的地址： https://github.com/27182812/ChatGLM-L

个人电脑即可，不需要GPU，但内存最好大于8G。我是在VM虚拟机中安装成功，且流程运行。 1. 首先使用如下命令下载 alpaca.cpp 项目 git clone https://github.com/antimatter15/alpaca.cpp 2.进入项目后，下载模型 cd alpaca.cpp  下载模型到目录中，下载地址 3.然后编译 make chat 4.开始运行 ./chat 如

因为词法规则可以使用递归，所以词法解析器在技术上和语法解析器一样强大。那意味着我们甚至可以在词法分析器中匹配语法结构。或者，在另一个极端，我们可以把字符当作记号，使用语法分析器去把语法结构应用到字符流（这种被称为无扫描语法分析器）。这导致什么在词法分析器中匹配和什么在语法分析器中匹配的界线在哪里并不是很明显。幸运的是，有几条经验法则可以让我们做出判断： 在词法分析器中匹配和丢弃任何语法分析器根本不

一个高级语言程序在计算机中一般以文件形式存在，文件是一堆字节的集合，而它要表达的含义显然不是一堆字节，最小单位是一个个词，因此编译一个程序，一开始的工作就是词法分析 龙书的词法分析部分，掺杂了很多自动机相关的东西，其实这些在计算理论有更详细的描述，在编译原理里面讲大概是希望能让零基础的人看懂，可惜这样一来内容就比较臃肿，而且好像也讲的不是很系统反而让人看糊涂，就好像算法导论里面讲NP一样，虽然没有

在高级的分析器程序中，你可能同时需要多个语法和词法分析器。 依照规则行事不会有问题。不过，你需要小心确定所有东西都正确的绑定(hooked up)了。首先，保证将 lex() 和 yacc() 返回的对象保存起来： lexer = lex.lex() # Return lexer object parser = yacc.yacc() # Return parser obje

数学模型 1. 近似 2. 增长数量级 3. 内循环 4. 成本模型 注意事项 1. 大常数 2. 缓存 3. 对最坏情况下的性能的保证 4. 随机化算法 5. 均摊分析 ThreeSum 1. ThreeSumSlow 2. ThreeSumBinarySearch 3. ThreeSumTwoPointer 倍率实验 数学模型 1. 近似 N3/6-N2/2+N/3 ~ N3/6。使用 ~f(

2. 词法分析 Python程序由解析器读取。输入到解析器中的是由词法分析器生成的词符流。本章讲述词法分析器如何把一个文件拆分成词符。 Python程序的文本使用7比特ASCII字符集。 2.3版中新增：可以使用编码声明指出字符串字面值和注释使用一种不同于ASCII的编码。 为了和旧的版本兼容，如果发现8比特字符，Python只会给出警告。修正这些警告的方法是声明显式的编码，或者对非字符的二进制数

上一篇文章讲到了状态机和词法分析的基本知识，这一节我们来分析Jsoup是如何进行词法分析的。 代码结构 先介绍以下parser包里的主要类： Parser Jsoup parser的入口facade，封装了常用的parse静态方法。可以设置maxErrors，用于收集错误记录，默认是0，即不收集。与之相关的类有ParseError,ParseErrorList。基于这个功能，我写了一个PageEr

顾名思义，一个命令式语言是由一个个“命令”为单元组成，不过一般很少用命令这个词，而是细分一下，比较低级的语言用指令（instruction），高低的语言一般认为是一个语句（statement，以后简称stmt），词法分析只将一段高级语言代码分解成一个个词，接下来还要做语句层面的分析，最终目标是生成抽象语法树（ast） 代码： a = 1; s = 0; while (a <= 100)

词法解析、语法解析 这一节我们分析下PHP的解析阶段，即 PHP代码->抽象语法树(AST) 的过程。 PHP使用re2c、bison完成这个阶段的工作: re2c: 词法分析器，将输入分割为一个个有意义的词块，称为token bison: 语法分析器，确定词法分析器分割出的token是如何彼此关联的 例如： $a = 2 + 3; 词法分析器将上面的语句分解为这些token：$a、=、2、+、3