在人工智能领域，大规模语言模型正取得迅猛的发展。所谓大规模语言模型，即参数规模达到千亿至上万亿的深度学习神经网络模型。大规模语言模型究竟有多神奇？被喻为“深度学习三巨头”之一的Geoffrey Hinton，也是2018图灵奖获得者，就此诙谐评价：“生命、宇宙和万物的答案，就只是4.398万亿个参数而已”。“4.398万亿”这个数字是如何得出的？其实，4.398万亿是2的42次方，而“
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2024-09-14 09:38:40
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分类器可以帮助我们理解自然语言中存在的语言模式，允许我们建立明确的模型捕捉这些模式。这些明确的模型有两个重要的目的：1、帮助我们了解语言模式2、可以被用来预测新的语言数据模型告诉我们什么？描述性模型捕捉数据中的模式，但是它们并不提供任何有关数据包含这些模式的原因的信息。解释性模型试图捕捉造成语言模式的属性和关系。大多数语料库自动构建的模型是描述性模型，它可以告诉哪些特征与一个给定的模式或结构有关，
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2024-04-03 08:34:08
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Paper：https://arxiv.org/pdf/1912.02164.pdfCode：https://github.com/uber-research/PPLM 本文讨论了一种受控文本生成的替代方法，称为即插即用语言模型（PPLM），该方法在Uber AI 的最新论文中得到介绍。PPLM允许用户将代表所需控制目标的一个或多个简单属性模型灵活地插入到大型无条件LM中。该方
1.背景介绍大语言模型(Language Model)是人工智能领域中的一种重要技术，它通过学习大量的文本数据来预测下一个词或者句子。在过去的几年里，大语言模型发生了巨大的变革，从传统的统计方法向深度学习方法迁移，最终达到了无人值守的成功。在2018年，OpenAI发布了GPT-2，这是一个基于Transformer架构的大型语言模型，它可以生成连贯、高质量的文本。随后，在2020年，OpenAI
每个人一定都学过语法，例如句子可以用主语、谓语、宾语来表示。在自然语言的处理过程中，有许多应用场景都需要考虑句子的语法，因此研究语法解析变得非常重要。语法解析有两个主要的问题，其一是句子语法在计算机中的表达与存储方法，以及语料数据集；其二是语法解析的算法。对于第一个问题，我们可以用树状结构图来表示，如下图所示，S表示句子；NP、VP、PP是名词、动词、介词短语（短语级别）；N、V、P分别是名词、动
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2024-10-17 18:57:43
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写在前面也许现在的你需要用PB完成毕业设计、需要维护远古时代的代码，又或者是你呆的公司就是要求要用PB开发项目。不管你是出于什么原因还在使用PB，不可否认PB在数据窗口非常优秀，熟练使用之后开发数据库相关的应用非常高效但由于PB这一框架出现得比较早，而且主要用于传统基于数据库得CS开发。在网络、系统、数据传输等方面有很多欠缺，需要实现某些功能特别费劲，需要引入各种动态库才能实现一、PB项目开发痛点
递推算法之一：倒推法1、一般分析思路：if 求解初始条件F1then begin{ 倒推 }由题意(或递推关系)确定最终结果Fn;求出倒推关系式Fi-1 ＝G(Fi );i=n;{ 从最终结果Fn出发进行倒推 }while 当前结果Fi非初始值F1do 由Fi-1＝G(Fi)倒推前项;输出倒推结果F1和倒推过程;end { of then } elsebegin{ 顺推 }由题意(或递推关系)确定
语言模型语言模型是根据语言客观事实对语言进行抽象数学建模。可以描述为一串单词序列的概率分布：通过极大化L可以衡量一段文本是否更像是自然语言（根据文本出现的概率）：函数P的核心在于，可以根据上文预测后面单词的概率（也可以引入下文联合预测）。其中一种很常用的语言模型就是神经网络语言模型。神经网络语言模型NNLM：给定上文的单词，利用神经网络来预测当前位置的单词。即最大化：模型结构如下图所示，首先将on
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2024-05-18 10:50:35
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0. 综述 首先check out输入法项目的代码：$ git clone git://github.com/sunpinyin/sunpinyin.git sunpinyin的代码包括三个部分，src/slm目录下是统计语言模型的代码（slm: statistical language model），src/ime-core目录下是和输入法相关的接口（ime: input method eng
简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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在进行深度学习模型的开发与应用时，PyTorch因其灵活性和用户友好性受到广泛欢迎。然而，在实际部署中，我们常常面临将PyTorch模型转换为PPL（Predictive Programming Language）的问题，力求实现更高的性能与更好的兼容性。因此，了解如何将PyTorch模型转为PPL，将有助于模型在生产环境中的应用。
### 背景定位
在实际业务场景中，许多应用需要将机器学习模
相关说明这篇文章的大部分内容参考自我的新书《解构大语言模型：从线性回归到通用人工智能》，欢迎有兴趣的读者多多支持。《深度循环神经网络》这篇文章介绍了编码器和解码器结构（Encoder and Decoder），这种结构通常用于处理语言翻译问题。然而，在实践中，我们发现这种结构存在明显的瓶颈，导致模型效果受到影响。为了解决这一问题，学术界引入了注意力机制（Attention Mechanism）。这
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2024-08-05 19:28:46
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P2 Speech Recognition(Part 1)语音识别：语音是一个序列向量，长度为T，维度为d文字是一个序列token，长度为N，内容id为它在词表中的序号通常T是要远远大于N的。关于输出把文字想成是一个个的token。这个token可以是发音的基本单位Phoneme： 例如WAHN PAHNCH MAEN，这其中每一个符号对应到一种声音。所以需要一个词表Lexicon来记录单词
代码补全快餐教程(4) - 训练语言模型一个强大的语言模型可以是其他任务的良好基础。预训练的模型就为我们提供了一个强大的语言模型基础，在些基础上，我们进行微调，就可以实现满足特殊需求的模型。 我们先做实操，然后再讲解相关理论。代码数据准备严格来讲，进行代码数据准备需要做代码的排重，后面讲到相关论文时我们会讲到。 现在我们就用个最简单的办法，将代码先拼接在一起。我们写个小脚本，将transforme
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2024-07-18 18:42:38
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微软Azure Neural TTS（神经网络版文本转语音）新增五种声音模型，让我们再次体会到了“风格迁移”技术对AI语音模型多情感多风格的强大支持。此次更新的五个美式英语声音模型，包括青春甜美的Jane、低沉温和的Nancy、随性且精力充沛的Davis、响亮激昂的Jason和沙哑粗犷的Tony。在“风格迁移”技术的支持下，不仅拥有开心(cheerful)、伤心(sad)、生气(angry)、兴奋
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2024-04-29 12:59:34
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论文地址https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf论文简介 语言模型（language models）越大并不意味着它能更好地理解用户的意图。 例如，大型语言模型生成一些不真实、有害的或简单的输出，这些结果对用户其实是没有帮助的。 换句话说，这些模型没有准确的理解用户想法。 在此论文中，展示了根据人的反馈对模型进行微
文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本分词建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型读入文本我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。import collections
import
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2024-07-08 20:55:29
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1 语言处理与python本章待解决问题：a）将简单的程序与大量的文本结合起来，我们可以实现什么？b）如何能自动提取概括文本风格和内容的关键词及短语？c）Python 编程语言为上述工作提供了哪些工具和技术支持？d）自然语言处理中的有哪些充满趣味的挑战？1．1 语言计算：文本和单词对于文本我们都很熟悉，因为我们每天都在进行大量的书写。我们将文本
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2023-11-20 15:41:50
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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
近的一篇综述论文对此进行了全面...
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2024-01-16 15:07:57
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