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excel两列互换位置
选择要互换位置的数据范围。 右键单击选中的数据范围,选择“剪切”。 将光标移动到要互换位置的单元格,右键单击,选择“粘贴”。 在弹出的选项中,选择“转置”,然后点击“确定”。这样,选中的数据将会在原来的位置上被剪切,然后在新的位置上被粘贴,并且互换了位置。
右击图表区域。点击【选择数据】选项,打开【选择数据源】对话框。在【选择数据源】对话框左侧的【图例项(系列)】下,单击第一个系列(图中的系列1)。单击右侧的【下移】按钮,最后单击【确定】即可实现两列数据改换位置。
在Excel中,若要互换两列位置,可先选中其中一列,鼠标指针移至列标边缘,待指针变为十字箭头时,按住Shift键拖动该列至另一列旁,松开鼠标即可实现两列互换。
在Excel中交换两列的位置,可以按照以下步骤操作。首先,选择需要移动的那一列,即B列。将鼠标移动到B列的列标题上,直到鼠标指针变为一个带有双向箭头的十字形,这表示你可以进行拖动操作。在确认鼠标指针正确显示后,按住键盘上的Shift键,然后拖动B列到A列的位置。
在excel中调换两列位置有两种方法:shift法和剪切粘贴法。shift法。在excel空文件中输入需要进行调换的两列数据,使用鼠标左键按住拖动选择其中一列数据,按住shift键,将鼠标移动至数据列边框处,拖动到另一列处松手即可互换两列位置。剪切粘贴法。
打开需要处理的Excel表格,找到需要换行的两列数据。选中其中的一列数据。此时鼠标是“十”字形。按住shift键+鼠标左键,此时在Excel表格中的鼠标形状会发生如图所示的变化。拖动鼠标,此时注意在表格界面处会出现一个虚线,这是表格移动后的位置。
Qwen1.5-MoE开源!魔搭社区推理训练最佳实践教程来啦!
Qwen5-MoE模型采用特别设计的MoE架构,包括DeepSeek-MoE和DBRX等方法,其finegrained experts有效利用FFN层到MoE层的转换,将单个FFN分割成多个独立的expert,实现效率与效果的最优结合。
微调框架:魔搭社区的微调框架SWIFT全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。训练参数与脚本:以自我认知任务为例,提供详细的训练参数配置与测试脚本,确保训练过程的高效与平滑。训练与推理效果:展示出模型在自我认知与通用对话任务上的强大能力。
Qwen5-110B-Chat:modelscope.cn/models/qw... Qwen5-110B:modelscope.cn/models/qw... 模型推理所需代码与显存要求如下:显存要求:支持4卡A100,230G显存。 在模型训练方面,魔搭社区的微调框架SWIFT已全面支持Qwen5全系列模型的微调与推理。
环境搭建 模型与词表文件获取 方法1:通过魔塔社区手动下载通义千问5-7B-Chat模型。方法2:使用命令终端配合git-lfs进行高效下载。
大模型结构基础(五):注意力机制的升级
基于Token位置的方案包括GPT3采用的局部带状稀疏注意力,通过在Transformer层中交替使用稠密和局部带状稀疏的注意力模式,实现计算复杂度的降低。GPT3使用的局部注意力模式,简化了Transformer处理序列的长度限制,同时也为大模型的外推性提供了“超强基线”。
KV-Cache:在自回归模型中,利用已计算的key和value缓存,减少每一步生成时的计算开销。 Multi-Query Attention:MQA通过共享K和V转换减少参数和操作数量,简化了多头注意力计算。 Grouped-Query Attention:作为Multi-head和Multi-Query的折中方案,通过减少head的数量和复制K和V来优化计算效率。
跨模态性能:UniRepLKNet实现了感受野、特征抽象与深度模型表示能力的平衡,展现出跨模态的先进性能,并在大规模时序预测任务中表现出色。StripedHyena 混合结构:StripedHyena由TogetherAI发布,它采用了一种独特的混合结构,结合门控卷积与注意力机制,形成Hyena运算符。
注意力机制:核心:Transformer架构的基础,使模型能够高效处理序列数据,捕捉长距离依赖关系。自监督学习:核心:利用未标注数据进行模型训练,提升模型泛化能力。应用:如MAE模型,通过自监督学习有效训练大型视觉模型。对比学习:核心:通过对比正样本和负样本,学习数据间的相似性和差异性。
空间方向的Attention建模的是空间位置的重要性,结构如下:首先将通道本身进行降维,分别获取最大池化和均值池化结果,然后拼接成一个特征图,再使用一个卷积层进行学习。这两种机制,分别学习了通道的重要性和空间的重要性,还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。