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内容概要：本文提出了一个新的激活函数dReLU，用于提高大语言模型（LLM）的稀疏激活水平。dReLU可以显著减少模型推理过程中激活的参数数量，从而实现高效的模型推理。通过在Mistral-7B和Mixtral-47B模型上的实验，验证了dReLU的有效性。结果表明，使用dReLU的模型在性能上与原始模型相当甚至更好，同时减少了计算资源的需求，达到了2-5倍的推理加速。 适合人群：对深度学习、大语言模型和模型优化感兴趣的机器学习研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于需要高效推理的大语言模型应用场景，特别是资源受限的设备，如移动电话。目标是减少模型的计算资源消耗，提高推理速度。 其他说明：本文详细探讨了dReLU的设计和实验验证，提供了大量的实验数据和对比结果，展示了dReLU在多种任务上的优越表现。
最近参加一个农业机器人的比赛，由于今年的题目是蔬菜幼苗自动搬运，因此搬运部分需要用到一个三轴运动的装置，我们参考了3D打印机的原理，上面通过步进电机控制丝杆和皮带从而带动我们的抓手来抓举幼苗。因为比赛的幼苗和幼苗的基质比较小，这个过程需要精度比较高，查询了一些资料后，我想到了用dma来给STM32单片机的定时器寄存器ARR发送数据来精准控制输出pwm的数量，从而可以精准控制步进电机转动的度数，可以十分方便的计算出到某个位置需要的脉冲。
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【要点】：本文提出LLM-Select方法，利用大型语言模型（LLM）在仅提供输入特征名称和预测任务描述的情况下，实现特征选择，其性能可媲美传统数据科学工具，并具有跨查询机制和提示策略的一致性。 【方法】：通过零样本提示（zero-shot prompt）LLM输出特征的重要性分数，实现特征选择。 【实验】：在真实世界数据集上进行广泛实验，结果表明基于LLM的特征选择在性能上与LASSO等数据驱动方法相当，且无需查看下游训练数据。