如何构建鲁棒高性能 Prompt 的方法？
OpenAI正在研究解决这个问题，但现阶段我们仍然主要依赖人工分析和经验来定位问题。 其次，提示词的表现鲁棒性不足，结果随机性强。有时候，我们精心调整的提示词在测试时表现良好，但在实际应用中却可能出现性能不稳定的情况。这种随机性可以通过调整OpenAI的温度参数（temperature）或使用更强大的模型（如从GPT3.5升级到GPT4）来缓解，但这些都是治标不治本的方法。因为大模型的能力调用本质上是...
Pointnet++改进59：全网首发MogaBlock（2024最新模块）|用于在纯基于卷积神经网络的模型中进行判别视觉表示学习，具有良好的复杂性和性能权衡
简介：1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入MogaBlock，提升性能。3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一 2.2 步骤二 2.3 步骤三 1.理论介绍 通过将内核尽可能全局化，现代卷积神经网络在计算机视觉任务...
一些在前端开发中常见的算法-性能优化算法-（防抖；节流；虚拟化；懒加载）
性能优化是前端开发中至关重要的一部分，尤其是在处理大规模数据、复杂交互或高频率的事件时。以下是一些常见的性能优化算法和技术，包括防抖、节流、虚拟化以及懒加载，我将一步一步地讲解它们的实现方式。 1. 防抖（Debounce） 防抖 是一种优化技术，用于减少函数执行的频率。它特别适用于处理频繁触发的事件，如窗口调整大小、输入框输入等。 步骤： 定义防抖函数：创建一个函数，该函数在每次事件触发时都重新设...
TensorRT-LLM——优化大型语言模型推理以实现最大性能的综合指南
加重要。NVIDIA 的 TensorRT-LLM 通过提供一套专为 LLM 推理设计的强大工具和优化，TensorRT-LLM 可以应对这一挑战。TensorRT-LLM 提供了一系列令人印象深刻的性能改进，例如量化、内核融合、动态批处理和多 GPU 支持。这些改进使推理速度比传统的基于 CPU 的方法快 8 倍，从而改变了在生产中部署 LLM 的方式。 本综合指南将探索 TensorRT-LLM ...
C# 中的矢量化运算：提升性能的艺术
C# 中的矢量化运算：提升性能的艺术 在当今的高性能计算领域，矢量化运算是提升程序性能的关键技术之一。矢量化运算允许在一个循环中同时处理多个数据元素，从而极大地加快了计算速度。在 C# 中，矢量化运算通过 System.Numerics.Vector 类得以实现。本文将介绍 C# 中矢量化运算的功能及其随版本升级的增强，并通过一个具体的示例来说明矢量化运算的优势。 什么是矢量化运算？ 矢量化运算是指...
利用Nginx反向代理优化Web应用的性能与安全
文章目录 引言一、Nginx反向代理与Web应用性能优化1.1 负载均衡的基本概念1.2 静态资源缓存1.2.1 设置缓存存储路径1.2.2 启用并配置缓存 1.3 HTTP/2支持 二、Nginx反向代理与Web应用安全2.1 HTTPS配置2.1.1 获取SSL/TLS证书2.1.2 配置Nginx2.1.3 重新加载Nginx 2.2 访问控制与防止DDoS攻击2.2.1 访问控制2.2.2 ...
大数据开发工程师面试整理-性能优化
性能优化是确保大数据系统高效、可靠运行的关键环节。随着数据规模的增长和处理需求的复杂化，优化系统性能变得愈发重要。以下是大数据系统性能优化的主要方面和策略： 1. 数据存储层优化 ● 选择合适的存储格式： ○ 列式存储：如Parquet、ORC，适合于分析型查询，因其只读取必要的列，减少了I/O。 ○ 行式存储：如Avro、JSON，适合于写多读少的场景。 ● 数 ...
php中如何高效地实现一个函数以判断给定日期是否位于多个预定义的时间范围内，同时确保代码的可读性、可维护性和性能优化
' => '2023-06-01', 'end' => '2023-08-31'], ['start' => '2023-09-01', 'end' => '2023-12-31'],]; 需求： 性能优化：考虑数组可能包含大量时间范围，设计一个高效的算法来减少不必要的计算。代码可读性：确保代码易于理解，遵循PHP的最佳实践。可维护性：使函数能够轻松扩展以支持额外的时间范围或不同的日期格式。错误处理...
聚焦OLAP性能提升，火山引擎ByteHouse发布六大场景解决方案
性能在数据分析中至关重要，它直接决定数据处理的效率与及时性，进一步对数据驱动的企业决策造成影响。 举个例子来看，某个大型电商公司每天产生海量的交易数据，数据分析团队需要通过这些数据了解客户的购买行为、热门商品、销售趋势等，来制定营销策略和优化运营。当分析团队获取过去一个月的销售数据报告时，由于数据量庞大，系统处理速度缓慢，需要几十分钟到几小时才能得出结果。而在某些促销活动期间，如果不能及时获...
BitNet——用单个比特进行推理的大语言模型，性能媲美全精度Transformer
语言模型变得越来越大，但随着模型越来越大，其部署也面临挑战，人们担心计算量和能耗会增加。本研究提出了权重为 ±1 的单比特变换器，结果表明它能以更少的计算资源和更高的能效实现与传统 16 位模型相同的性能。有趣的是，我们还发现，随着模型大小的增加，它遵循与传统变形器相同的缩放规律。这种创新方法是轻量级、可控的 1 位大规模语言模型的基础。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2310...