tianlipa

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 1.5k 阅读时长 ≈ 5 分钟

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图片数据建模.

准备数据

cifar2 数据集包含 5000 张飞机 airplane 照片和 5000 张机动车 automobile 照片, 任务目标是训练一个模型区分 airplane 和 automobile 两种图片.

在 Pytorch 中构建图片数据管道通常有两种方法:

  • 使用 torchvision 中的 datasets.ImageFolder 读取图片, 然后用 DataLoader 并行加载
  • 通过继承 torch.utils.data.Dataset 实现用户自定义读取逻辑, 然后用 DataLoader 并行加载

本文介绍第一种方法.

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 1.6k 阅读时长 ≈ 6 分钟

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结构化数据建模.

数据预处理

结构化数据一般会使用 Pandas 中的 DataFrame 进行预处理.

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import torch 
from torch import nn 
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader,TensorDataset
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发表于 更新于 分类于 本文字数: 2.9k 阅读时长 ≈ 10 分钟

2210.03629v3

Abstract

LLM 在语言理解和决策任务中表现出色, 但在推理和行动方面的能力很少被联系起来研究. 本文探讨了如何让 LLM 交错生成推理轨迹和针对任务的特定行动, 从而增强两者之间的协同作用: 推理轨迹帮助模型生成, 追踪并更新行动计划, 处理异常情况, 而特定行动允许模型与外部来源 (知识库或环境) 进行接口交互并获取额外信息. 作者将该方法命名为 ReAct (Reason+Act), 并将其应用于多种语言和决策任务, 展示了它在先进的基准上的有效性和更高的人类可读性与可靠性. ReAct 在问答和事实验证中, 通过和简单的维基百科 API 交互, 在思维链 (CoT) 中克服了普遍存在的幻觉和错误传播问题, 生成了类似人类的解决任务轨迹, 比基准更具可解释性, 不带推理痕迹. 此外, 在两个交互式决策基准测试中, ReAct 的成功率显著超过了模仿和强化学习方法, 只需在 prompt 中给出一两个上下文的例子.

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 57 阅读时长 ≈ 1 分钟

丝之歌终于要出了, 我已经记不清我等了几年了. 我是高一玩的空洞, 所以应该是五年左右.

究竟是怎样的结局, 才配得上这一路的颠沛流离😭😭😭

发表于 更新于 分类于 本文字数: 4.7k 阅读时长 ≈ 17 分钟

2402.01680v

Abstract

大语言模型 (LLM) 在广泛的领域中取得了显著的成功, 展现出出色的规划和推理能力, 已经被用作自动执行许多任务的自主智能体. 近来, 基于使用一个 LLM 作为单一规划或决策智能体的发展, 基于 LLM 的多智能体系统在解决复杂问题和世界模拟方面取得了可观的进展. 为了给社区提供一个这个动态领域的概述, 本文深入讨论了基于 LLM 的多智能体系统的基本点和挑战. 本文主要聚焦于如下问题: 基于 LLM 的多智能体可以模拟哪些领域和环境? 这些智能体如何成形, 如何沟通? 智能体能力的提升用到了哪些机制?

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 435 阅读时长 ≈ 2 分钟

起因是想把自己的待看清单传上来, 然后发现 hexo 默认不支持渲染这样的待办清单.

  • 和人类社交
  • 学习
  • 吃饭
  • 打游戏

必应搜了一下没搜到, 遂去翻了一下 github issues, 找到了解决方法.

使用渲染器为hexo-renderer-markdown-it, 安装方法如下.

npm install hexo-renderer-markdown-it --save
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发表于 更新于 分类于 本文字数: 206 阅读时长 ≈ 1 分钟

今天把老师让看的两篇 survey 其一看完了, 结果记笔记记了将近六千字, 而且一大半是在抄翻译, 而且一个重要动力是写完了能发博客上, 感觉我已经堕落成五颜六色荧光笔胶带便利贴学习博主了.

周三就又开组会了, 时间稍微有点紧. 这还没怎么开始已经感受到压力了. 唉. 回到住处没干什么又快十一点了, 感觉很难再抽大段时间打游戏或者画画了.

晚上下班看到公司门口有只橘猫在挠痒痒, 心情好了很多, 看来以后还是得养猫.

折腾了一下给博客换了个英文字体, 虽然影响不大不过感觉舒服了不少.

发表于 更新于 分类于 本文字数: 5.8k 阅读时长 ≈ 21 分钟

s11704-024-40231-1

Abstract

传统智能体训练方式一般侧重于在孤立环境中基于有限知识训练, 这与人类的学习过程有显著差别, 也导致智能体难以做出类似人类的决策. 近来, LLM 展示出了达到类人智能的潜力, 导致基于 LLM 的智能体研究数量激增. 本文对这些研究进行了全面调查, 给出了对基于 LLM 的智能体的系统回顾.

本文讨论了基于 LLM 的智能体的构建, 给出了一个统一框架, 概述了智能体在研究中的应用, 并研究了对其常用的评估策略, 提出了该领域的几个挑战和未来方向.

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发表于 更新于 分类于 本文字数: 5.1k 阅读时长 ≈ 18 分钟

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是 DeepSeek 第一代大模型之一, 基于 Qwen 架构, 经过知识蒸馏, 参数量约为 15 亿, 轻量化, 资源占用低, 中文适配优秀, 运行快.

为使用 Intel NPU 加速库运行该模型, 首先从 ModelScope 下载所需模型, 导入所需依赖库.

import intel_npu_acceleration_library
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers import TextStreamer
import torch
import os
import time

随后设置模型基础参数.

model_name = r'deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B'
dtype = "float16"
filepath = os.path.join("models", model_name)
filename = os.path.join(filepath, dtype, "model.bin")
os.makedirs(os.path.join(filepath, dtype), exist_ok=True)

根据 NPU 支持的数据类型, 指定dtype为float16.

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