Redis中常见的延迟问题

thbcm阅读(327)

首先设置Redis的慢日志阈值,只有超过阈值的命令才会被记录,这里的单位是微妙,例如设置慢日志的阈值为5毫秒,同时设置只保留最近1000条慢日志记录:

新型大语言模型的预训练与后训练范式,苹果的AFM基础语言模型

thbcm阅读(275)

前言:大型语言模型(LLMs)的发展历程可以说是非常长,从早期的GPT模型一路走到了今天这些复杂的、公开权重的大型语言模型。最初,LLM的训练过程只关注预训练,但后来逐步扩展到了包括预训练和后训练在内的完整流程。后训练通常涵盖监督指导微调和对齐过程,而这些在ChatGPT的推广下变得广为人知。

论文解读《Neural Cleanse: Identifying and Mitigating Backdoor Attacks in Neural Networks》

thbcm阅读(311)

我们提出了第一个鲁棒和可推广的DNN后门攻击检测和缓解系统。我们的技术可以识别后门并重建可能的触发因素。我们通过输入过滤器、神经元修剪和遗忘来识别多种缓解技术。我们通过对各种DNNs的广泛实验证明了它们的功效,而不是先前工作中确定的两种后门注射方法。我们的技术也被证明对后门攻击的许多变体是稳健的。

CudaSPONGE之Python接口

thbcm阅读(336)

虽然安装和操作的过程并不复杂,但是这里面的交互逻辑还是得大概梳理一下。CudaSPONGE本身支持从plugin中调用几个固定的接口函数,如
Calculate_Force()用于更新作用力,还有
Mdout_Print()打印输出回调函数等等。调用的方式是通过动态链接库加载,也就是说,plugin的开发逻辑是先有一个python文件或者C语言文件,其中的API要跟CudaSPONGE对齐,然后编译成so动态链接库,供CudaSPONGE模拟的过程去调用,这是一个CudaSPONGE plugin开发的逻辑链条。

联系我们