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一文详看大模型长文本如何评估:四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案

本文主要针对长文本评估,梳理了当前具有代表性的长文本评测,包括Zero-SCROLLS、L-Eval、LongBench以及loge四个基准。其中关于数据集的选取,任务的设计,以及对现有模型的评估都具有很好的指引性,对于具体的细节信息,可以对参考文献进行查阅,会有更多的收获。

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#语言模型#人工智能
看看GPT-4V是怎么开车的,必须围观,大模型真的大有作为 | 万字长文

测试样本来自不同的来源,包括开源数据集如 nuScenes,Waymo Open dataset,Berkeley Deep Drive-X (eXplanation) Dataset (BDD-X) ,D-city,Car Crash Dataset (CCD),TSD,CODA,ADD,以及 V2X 数据集如 DAIR-V2X 和 CitySim。同时,作者还需要设计一系列测试用例,来评估 G

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#语言模型#人工智能#自动驾驶
一文详看大模型长文本如何评估:四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案

本文主要针对长文本评估,梳理了当前具有代表性的长文本评测,包括Zero-SCROLLS、L-Eval、LongBench以及loge四个基准。其中关于数据集的选取,任务的设计,以及对现有模型的评估都具有很好的指引性,对于具体的细节信息,可以对参考文献进行查阅,会有更多的收获。

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#语言模型#人工智能
看看GPT-4V是怎么开车的,必须围观,大模型真的大有作为 | 万字长文

测试样本来自不同的来源,包括开源数据集如 nuScenes,Waymo Open dataset,Berkeley Deep Drive-X (eXplanation) Dataset (BDD-X) ,D-city,Car Crash Dataset (CCD),TSD,CODA,ADD,以及 V2X 数据集如 DAIR-V2X 和 CitySim。同时,作者还需要设计一系列测试用例,来评估 G

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#语言模型#人工智能#自动驾驶
Ubuntu 20.04 for NVIDIA V100 GPU安装手册

下载CUD实例文件。注意:如果操作系统是Linux,尽量选择Linux 32-bit/Linux 64-bit,不需要选择详细的Linux发行版本。测试是发现选择详细的Linux发行版本,安装驱动之后,找不到nvidia-smi命令。安装下载的GPU驱动:NVIDIA-Linux-x86\_64-510.47.03.run ,目前驱动版本为:510.47.03,如下执行该驱动文件,即可安装。首先,

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#ubuntu#linux#运维
一文详看大模型长文本如何评估:四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案

本文主要针对长文本评估,梳理了当前具有代表性的长文本评测,包括Zero-SCROLLS、L-Eval、LongBench以及loge四个基准。其中关于数据集的选取,任务的设计,以及对现有模型的评估都具有很好的指引性,对于具体的细节信息,可以对参考文献进行查阅,会有更多的收获。

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#语言模型#人工智能
Win Server 2019远程桌面服务部署

当您使用每设备分配授权时,会在设备首次连接到 RD 会话主机时颁发临时许可证。该设备第二次连接时,只要激活了许可证服务器并且有可用的 RDS CAL,许可证服务器就会发出一个永久的 RDS Per Device CAL。测试发现理论是正确的,新设备第一次登录会发现分配了临时授权image.png第二次登录之后,可以发现已经分配永久授权了image.png。

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#github
一文详看大模型长文本如何评估:四大主流评测数据集的任务设计、数据集构建方案

本文主要针对长文本评估,梳理了当前具有代表性的长文本评测,包括Zero-SCROLLS、L-Eval、LongBench以及loge四个基准。其中关于数据集的选取,任务的设计,以及对现有模型的评估都具有很好的指引性,对于具体的细节信息,可以对参考文献进行查阅,会有更多的收获。

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#语言模型#人工智能
到底了