语言模型：例如在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型能判断出前者大于后者的概率，我们就可以输出：“厨房里食油用完了”的文本序列，这就是语言模型要做的事。简而言之就是计算一个句子的概率的模型。给定一个句子或者文本序列S，S是由w1,w2...wk个词语组成，则它的概率可以表示为：P(S)=P(
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2024-05-23 15:59:38
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写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。2022年底，OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGP
大数据的发展已经使很多的企业认识到数据分析整合到企业决策中的重要性，但是很多企业的管理层看到了数据，但是可以真正使用数据整合决策中还只是少部分，很多企业并不能根据交易的信息或者用户的信息来生成持续的信息。因此语义分析就可以将这些数据变为可操作性，让数据挖掘往更加深入的方向发展。 第一、语义分析提升用户的体验 在金融行业开说，很多的金融机构都是需要将用户的需求和
作为现代的计算机科学和人工智能领域的重要技术分支，自然语言处理涉及到了语言学，数学，和计算机科学。自然语言处理和语言学的研究对象一样是自然语言，但是其侧重点在于自然语言通信计算机系统的实现，属于计算机科学研究范畴。同时，鉴于其研究过程中需要运用来自外界的知识，自然语言处理也被认为是解决人工智能的研究核心。在应用层面，自然语言处理是企业和开发者用于文本分析和挖掘的工具，现在已经在电商、金融、物流、文
一、背景 近期研究了一下语言模型，同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程。二、使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍：http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行，./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练：bin/lmp
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2024-10-25 08:18:58
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# R语言竞争模型校准曲线的应用
在生存分析和临床研究中，常常需要估计不同治疗或干预的效果。有时，患者可能会经历多种结果，这就需要使用竞争风险模型来处理这些复杂的情况。本文将深入探讨R语言中竞争模型的校准曲线的构建及其重要性，并通过示例代码进行实际演示。
## 什么是竞争风险模型？
竞争风险模型是一种用于分析多种可能事件发生概率的统计模型。在临床数据中，某些患者可能会发生多种事件（例如死亡、
原创
2024-10-26 04:46:19
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作者：chen_h 目前在自然语言理解问题中，字符级语言建模得到越来越多的关注。在这里，我简单地比较了一下字符级语言模型和词级语言模型。词级语言建模是指把词作为文本信息的最小单位。在语义空间中，单词就好像是空间中的一个节点。在这种情况下，通过 TF 技术或者主题模型技术或者词嵌入模型来生成特征向量或字矢量，每个单词都用一个数字或者一个矢量来表示，之后就可以像循环神经网络这样的模型进行训练。目前，
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2024-04-25 17:30:38
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混淆矩阵 在Rattle程序包中，Evaluate的默认评估标准即为混淆矩阵。在单击“执行”按钮之后系统将会根据所选数据集，计算得出相应所选模型的混淆矩阵。 该矩阵主要用于比较模型预测值同实际真实值之间的差别。通过混淆矩阵我们能够很清晰地观察到模型中的正确肯定判断、错误肯定判断、正确否定判断以及错误肯定判断的具体情况，这有利于我们根据实际需求去调整相应的模型。 下图为利用天气数据集所建立
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2023-10-03 16:15:35
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
1.前言为了修改RML2016.10a数据集的一些参数，需要自己配置gnuradio的开发环境，尤其是gr-mapper和gr-mediatools的两个插件很麻烦。之前很多人写过了具体怎么配置了，这里记一个anaconda环境下环境配置的方法（但是gr-mapper和gr-mediatools试了好几次在conda下面也装不上），网上其他大佬的方法也写在后面2.主要流程2.1 安装虚拟机这步略过
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2024-09-04 15:18:50
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文章作者：途索 阿里巴巴 算法专家导读：什么样的模型是好的模型？相信这是每一个数据分析师和大数据AI算法工程师都曾经默默思考过的问题。为了更全面地思考这个问题，我们不妨从以下三方面进行讨论。如何理解“模型”？如何理解“好”？有万能的模型么？01如何理解“模型”？“模型”的英文model，究其拉丁词源，是从modus这个词演化而来。而modus这个词在拉丁文中的含义基本可以用“测量”“标准
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpa
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2024-08-28 18:33:35
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摘要在最近取得广泛关注的大规模语言模型（LLM）应用强化学习（RL）进行与人类行为的对齐，进而可以充分理解和回答人的指令，这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径，希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。大规模语言模型向RL的发展语言模型（LM）是一种编码和理解自然语言的NLP模型。早期的Word2Vec等研究工
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2024-03-24 12:04:46
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RLHF是一种结合人类反馈与强化学习的技术，旨在通过人类反馈来优化语言模型的输出。其基本思想是通过预先训练好的语
原创
2024-06-25 11:14:40
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一、本地化测试： 1、翻译问题：文本扩展问题；热键和快捷键问题、扩展字符问题、字符计算问题（排序或大小写转换）、从左向右和从右向左读问题、图形中的文字问题、让文本与代码脱离问题。 2、本地化问题：内容（是否适应本地）、数据格式（单位和格式） 3、配置和兼容性问题：国外平台配置（软件用到的任何外设都要在平台配置和兼容性测试中考虑）、数据兼容性（在不同语言之间的兼容性）二、易用性测试：易用
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2024-04-30 20:18:30
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一、如何评价语言模型的好坏 标准：比起语法不通的、不太可能出现的句子，是否为“真实”或"比较可能出现的”句子分配更高的概率 过程：先在训练数据集上训练模型的参数，然后在测试数据集上测试模型的效果。 要求：测试数据集与训练数据集完全不同 评价指标：用以评价模型的测试数据集上的效果二、N-gram 模型的外部评测1. 比较两个模型最好的评价方法：将两个模型A和B应用于同一个任务：拼写检查、语音
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2024-06-29 12:57:00
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文章目录@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
