计算机的发展,促使了一个新的职业的出现,程序员是近些年出现的并且得到了广泛关注的一个职业,相信这也是很多莘莘学子的职业梦想。但程序员也有很多种,并不是每一个程序员能够精通所有的编程语言。所谓术业有专攻,如果将来志在编程世界的网友就要注意了,今天西安卓新思创移动互联网教育产业联盟的雷老师给大家推荐一下2014年最流行的编程语言,他们可以说是未来程序员们生存的工具。 1.Java 首先我要推荐的就是J
模型library (ollama.com)Get up and running with large language models locally.meta-llama/llama3: The official Meta Llama 3 GitHub site知识库chatchat-space/Langchain-Chatchat: Langchain-Chatchat(原Langchain-
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????语言模型tGPT模型用于...
语言模型(LLM)评价指标小汇总(也许会更新)目录总之就是接了个小项目,这些天统计了一些LLM评价指标,不算很全面,很多方法的具体操作都不是很熟悉,参考论文也没找全,大家就凑合着看:1. 榜单、论文统计方法描述评估领域评估方法数据集C-EVAL[1]中文考试见数据集中的图Acc,毕竟是选择题见数据集中的图KoLA[2]世界知识,季度更新的榜单知识记忆、知识理解、知识应用、知识创造对比评估系统具体
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人工智能模型之开源语言模型汇总(国内外开源项目模型汇总
人工智能模型之开源语言模型汇总(国内外开源项目模型汇总) Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基
原创 4月前
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/629853761
原创 2023-05-20 09:04:16
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模型评估指标 1.基础评估指标 参考klu.ai和Microsoft.com的评估指标列表如下:https://klu.ai/glossary/llm-evaluation 类别 度量 描述 用户参与度和效用指标 访问 访问LLM应用程序功能的用户数 提交 提交提示词的用户数 响应 LLM应用程序
原创 6月前
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中文语言模型整理Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型,是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它能够学习到自然语言的语法和语义,从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型",就是只用来处理语言文字(或者符号体系)的 AI 模型,发现其中的规律,可以根据提示 (prompt),自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型,使用大规模的语料库进行训练,比如
2020年6月,OpenAI开放了GPT-3 API接口,自从开放商用以来,数以万计的开发者通过其 API 访问了 GPT-3 模型,各类以此为基础的应用五花八门,效率工具、视频游戏、心理健康……开发者的想象力无穷无尽。但中国大陆的开发者面对这些API服务却依然申请困难。01中国开发者的福利:悟道API正式开放,模型「人人易用」2021年6月,智源发布中国首个万亿模型「悟道2.0」,参
文本自然语言处理的一个最最最基本的一个问题:如何用数学符号或公式表示一段文本?如何计算一段文本在某种语言下出现的概率?语言模型(用概率论的专业术语表示):为长度为m的字符串确定其概率分布P(w1,w2,...wm),其中w1到wm依次表示文本中的各个词语。概率值计算公式如下, 但是有个问题发现没有?加入一个文本超级长,会怎么样?从第三项开始计算难度就会很大。此时,有人提出了n元模型(n-
文章目录Language Model(LM) 简介Chain Rulesparsity 稀疏性问题马尔可夫假设Language Model: Unigram, Bigram, N-gram举例:Unigram, Bigram 模型的训练过程和使用UnigramBigram语言模型的评估-----Perplexity平滑函数Add-one Smoothing (也就是 拉普拉斯平滑)Add-K S
文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积(Dot-Product)2.2.2 具体计算过程:2.3 多头注意力三、位置编码(Positional Encoding)四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设:一个词在句子中的意思,与上下文(语境)有关。与哪些词
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
一、统计语言模型1、什么是统计语言模型?统计语言模型是一个单词序列上的概率分布,对于一个给定长度为m的序列,它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布,它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。 目前在自然语言处理相关应用非常广泛,如语音识别(speech recognition) , 机器翻译(machine translation), 词性标
最近,人工智能领域现象级产品ChatGPT在海内外引发热议,掀起一阵全球科技竞速赛。百度将在3月16日围绕其生成式AI产品、语言模型“文心一言”召开新闻发布会,消息一出就引起了业界人士的广泛关注。这意味着百度有机会成为全球第一个做出类ChatGPT的语言模型的科技大厂。有外媒评价称,中国的百度已将自己投入到全球商业化竞赛中,这场关于生成式AI这样的下一代人工智能技术将会给互联网带
2月15日,OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型:GPT 2.0,被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落,刷新了7数据集基准,并且能在未经预训练的情况下,完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间,GPT 2.0的消息在全网刷屏,有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章,来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
前言 大型语言模型(LLM)是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型,它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中,LLM领域经历了飞速的发展,其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重要参与者,其BERT自编码模型和T5编码解码器在自然语言理解任务上取得了优异的表现。BERT模型通过
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而语言模型则是
在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域,其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力,正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中,关注到了语言模型的最新研究,大致有如下几个板块:参数规模和数据规模的探索缩放法则 (Scaling Laws)Compute-Optimal :在计算总量不变的情况下,模型训练
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