总的来说，大模型微调技术LoRA和QLoRA都是为了解决大规模模型微调成本高昂的问题而提出的。而QLoRA技术则通过使用高精度权重和可学习低秩适配器，既降低了微调成本，又提高了模型的准确性。它可以将650亿参数的LLaMA模型的微调成本从超过780GB的GPU内存降低到小于48GB，同时保持了很高的准确性。这使得QLoRA微调技术成为了一种非常有前途的方法，可以广泛应用于各种大规模模型微调的场景。

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es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节

至于对称性延拓，由于正交小波滤波器一般都是非对称性的（Haar小波基虽然是正交的，但它是非连续的），重建图象给人一种错位的感觉。不过，周期性延拓方法虽然是常用的三种方法中比较好的方法，但会导致信号边缘的非连续性，从而会使得较高频率（子带）层的小波系数很大，即使信号本身相当平滑。从Mallat算法的分解原理可知，分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来。在Mallat算法中，假定输

这样得到的y=[x(3)x(2)x(1)x(1)x(2)x(3)x(4)x(5)x(6)x(7)x(7)x(6)x(5)]3、最后就是下采样即隔点采样，其下采样是按照式a=z(22length(z))进行的，高频低频部分均如此，项数为floor（(7+4-1)/2）。这里设Lo_D=[h(1)h(2)h(3)h(4)]。最后的dwt低频系数结果是[z(2)z(4)z(6)z(8)z(10)]，高频

将 tesseract_cmd = 'tesseract' 修改为：tesseract_cmd = 'D:/Program Files (x86)/Tesseract-OCR/tesseract.exe'其中文件名中带有 dev 的为开发版本，不带 dev 的为稳定版本，可以选择下载不带 dev 的版本，例如可以选择下载 tesseract-ocr-setup-3.05.02.exe。表示 tes

Llama3的最大模型参数规模达到了惊人的400B。），8B模型和70B模型全系列都采用了GQA，GQA通过将查询分成不同的部分并给予它们不同的重点来理解查询的层次结构，这有助于系统更好地理解复杂问题并找到更相关的信息。通过LoRA微调，我们不仅保留了Llama3模型在预训练阶段获得的知识，还通过针对性的架构调整和参数优化，进一步提升了模型对中文语境的适应性和任务执行的准确性。这一过程中，我们特别

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随着python语言和pytorch框架的更新，torch\torchvision\torchaudio与python之间的版本对应关系也在不断地更新。torch与torchvision。torch与torchvision。torch与torchaudio。

英语DaubechiesWavelet），是以比利时女性物理暨数学家（IngridDaubechies）的名字命名之一种函数，当初英格丽·多贝西发现了一种具有阶层（hierarchy）性质的小波，便将此小波以她的名字命名。多贝西小波主要应用在离散型的，是最常使用到的小波转换，通常使用在、跟去除。一般而言的离散小波转换通常是以（orthogonalwavelet）为基底，而多贝西小波也是一种正交小波