目录 一、tokenization 1.1 语言模型的输入处理 1.2 运行LLM的tokenizer 1.3 tokenizer如何处理输入 1.4 Tokenizer层级的选择 1.4.1 Word Tokens 1.4.2 Subword Tokens 1.4.3 Character Tokens 1.4.4 Byte Tokens 1.5 Tokenizer处理方式的比较 1.6 决定tokenizer要…

大型语言模型（LLM）的崛起深刻地改变了自然语言处理领域。为了让这些模型更好地服务于人类，两个关键的微调技术应运而生：监督微调 (Supervised Fine-tuning, SFT) 和 强化学习 (Reinforcement Learning, RL)。 虽然两者都旨在提升L…

原因： 两台 VPS 的 ssh 端口一直被密码重试， us 这台已经封了 632, jp 这台两周前清过一次 sqlite3 数据，现在赞到 1008 Fail2Ban 是使用 sqlite3 来记录，数据量大后，硬盘的 I/O 会飙升，我有写过一个 app…

任务分配问题，有n个任务，每个任务有个达到时间。将这些任务分配给m个处理器，进行处理。每个处理器的处理时间不一样。处理器的任务列表有最大任务数限制。 分配任务的策略是：当前待分配的任务的处理时刻最小。如果处理时刻相同&am…

一、Vue 3 响应式系统基础 在 Vue 3 的 Composition API 中，ref 和 reactive 是构建响应式数据的核心工具。它们的定位差异源于 JavaScript 语言特性： ref 设计初衷：处理基础类型（primitive types）的响应式包装react…

以下是使用shell脚本实现的一个示例，该脚本会尝试下载一个名为"deepseek-r1:32b"的模型。通过每隔60秒中断一次下载操作，从何恢复下载速度。亲测有效,其中需要将模型改为你自己要下载的模型 #!/bin/bashwhile true; do# 检查模型是否已下载完…

云边有个稻草人-CSDN博客 在众多创新技术中，DeepSeek和ChatGPT无疑是最为引人注目的。它们通过强大的搜索和对话生成能力，能够改变我们与计算机交互的方式，帮助我们高效地获取信息，增强智能服务。本文将深入探讨这两项技术如何结合…

微信小程序的性能优化是提升用户体验的关键。以下是一些常见的优化策略和技巧： 1. 减少 setData 的调用频率和数据量 setData 是小程序中更新视图的主要方式，但频繁调用或数据量过大会导致性能问题。 减少调用频率：避免在短时间内多次调用…