Fu Dayuan

如题

plague 版本貌似可能会选择不用工具，这该怎么继续下去呢？

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 如图，因为我把你们的网络插件部署到server端口的时候出了点问题（图里的报错），就像看看MOSS能不能解决我的问题: )，不过他直接回答了“: None”导致下一步的检索过程没办法执行。这该怎么办呢？ （顺便一问，有不用docker的后端部署方法吗？虽然直接load你们的网络插件还挺快的（比加载模型快很多））

error about aothor

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I just use the code below to check the environment ``` import time import ai2thor.controller controller = ai2thor.controller.Controller(port=5900,x_display="10") controller.start() print(f"Start Resetting") controller.reset('FloorPlan28') print(f"Start Initializing") controller.step(dict(action='Initialize', gridSize=0.25)) for i in range(10):...

T5 tokenize过程貌似有bug？

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如果tokenize “阅读者”，在结果中没有pad token（290）（仅有阅读、者、结束符三个token）.我在其他的例子中都没有发现这个bug

 I receive such log so I report it. I use Ubuntu 20.04.4 LTS and java version "11.0.15.1", and my JAVA_PATH is /usr/local/java/

也就是每篇文章是什么时候发表的？

question about test

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it seems that codalab only gives 100MB discs instead of 10GB and one hour now（I fill the form but not apply）. Under this setting, it seems I can not upload...

想请教一些关于训练的事情

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1. 文章中说"对于Agent-FLAN实验，我们遵循AgentTuning中的做法，将ShareGPT和Agent语料库以1:1的混合比例混合进行训练。"  我注意到你们给出了数据集，想请教一下你们数据量和配比是什么呢？（包括flan版本和你们复现的agenttuning版本）（shareGPT应该就90000多条吧，你们是把这几个怎么混合（or过采样）到一样的呢？） 2.想在了解一下超参数的问题，因为我看agenttuning有一些非常奇怪的超参数，您这里是直接使用deepspeed默认的超参数吗？（for example 10%的warmup，最大token是2048还是4096之类的）

文章中的50个问题会提供吗？

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很想了解一下你们的项目，请问有文章中所说的50个问题以及他们的难度等级吗？