} safe; //保险箱窃贼例子函数实现 int baoxian(){ swag gold = {"GOLD",10000000.0}; combination numbers = {&gold,"6502"}; safe s = {numbers,"RAMACO250"}; printf("密码description是%s\r\n",s.numbers.pswag-> description); return
我们使用 Swagger 的注释来描述 API 的响应,并使用 JSON Schema 来定义响应的数据结构。 生成文档 接下来,我们需要创建一个函数来生成 Swagger 文档。这个函数将会解析我们在 API 注释中定义的信息,并生成一个 Swagger 规范(OpenAPI)的 JSON 对象。 defgenerate_swagger():# 解析 API 注释swag=swagger(app)swag['...
Adversarial Generations(SWAG)数据集由 113k 个句子对组合而成,用于评估基于常识的推理 (Zellers et al., 2018)。 给出一个来自视频字幕数据集的句子,任务是在四个选项中选择最合理的延续。例如: 为SWAG 数据集调整 BERT 模型的方式与为 GLUE 数据集调整的方式相似。对于每个例子,我们构造四个输入序列,每一个...
推理服务精度评测 本章节介绍了2种精度测评方式,分别为Lm-eval工具和MME工具。 lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等,该工具为离线测评,不需要启动推理服务。 来自:帮助中心 ...
Swag_Ro回复@小智学长-嵌入式 :学校项目?现在大三上刚结束,可能没机会参加学校的项目了怎么办? 2022-01-27 02:335回复 顾幽丶同问 2021-12-30 00:18回复 共11条回复, 点击查看 一只脚车 一直在考研与不考研之间徘徊,up主对嵌入式考研有什么看法吗,来自二本学校 2022-03-18 11:2316回复 小智-学长回复...
lm-eval工具适用于语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等,该工具为离线测评,不需要启动推理服务。 来自:帮助中心 查看更多 → PL/SQL语言 PL/SQL语言 GaussDB数据库 基本兼容的PL/SQL操作符、表达式,控制语句、集合和record等等,不支持预定义的PL...
go install github.com/swaggo/swag/cmd/swag@latest 2.3.2 生成API文档 cd server swag init 执行上面的命令后,server目录下会出现docs文件夹里的 docs.go, swagger.json, swagger.yaml 三个文件更新,启动go服务之后, 在浏览器输入 http://localhost:8888/swagger/index.html 即可查看swagger文档 2.4 VSCode工作...
hellaswag acc_norm 0.7849 0.7849 0.0041 0 hellaswag acc 0.5921 0.5931 0.0049 0.001 piqa acc 0.7965 0.7959 0.0094 0.0006 piqa acc_norm 0.8101 0.8107 0.0091 0.0006 lambada ppl 3.0142 3.0152 0.0552 0.001 lambada acc 0.7464 0.7466 0.0061 0.0002 winogrande acc 0.7174 0.7245 0.0125 0.0071对BLOO...
C语言ACLLib基础介绍 ACLLib
图2. 不同规模的 OPT 模型在四个语言任务(WinoGrande、HellaSwag、PIQA、LAMBADA)上的平均零样本准确率。 混合精度量化 解决上述量化挑战的最直接方法是以不同的精度对权重和激活函数进行量化。 GOBO 模型是首批将训练后量化应用于 transformer 的模型之一(即小型 BERT 模型)。GOBO 假设每一层的模型权重服从高斯分布...