前言本文是笔者学习自然语言处理课程CS224的笔记语言模型的定义语言模型是给一个句子分配概率的任务，例如：看到"The lazy dog barked loadly"的概率有多大呢？语言模型对机器翻译有用，比如在单词顺序的选择问题上，语言模型得到句子"the cat is samll"的概率应该大于"small the is cat"的概率。传统的语言模型当前很难为所有可能的语序计算出精确概率，所
目前正在编写手机平台上的输入法，在输入法中要向实现句子级别的智能输入，必须借助统计语言模型，依靠统计语言模型中的词概率值，输出最可能的句子。下面将介绍统计语言模型的建立以及平滑。目前输入法中常用的语言模型有trigram（三元）和bigram（二元），其中微软拼音、智能狂拼使用的是trigram，谷歌拼音、搜狗拼音和紫光则是bigram。本文以二元模型为例来说明模型的建立和平滑。下面分三个方面来
现阶段chatGPT非常火热。带动了第三方开源库：LangChain火热。它是一个在大语言模型基础上实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能的应用程序。什么是LangchainLangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 langchain的目标：最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，它主要拥有 2 个能
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-document ai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain大语言模型的学习，首先来看简单有效的document.aidocument.aihttps://github.co
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
1. 引言在介绍论文之前，我将先简单介绍一些相关背景知识。首先是语言模型（Language Model），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性。在实践中，如果文本的长度较长，P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难。因此，研究者们提出使用一个简化模型：
随着大语言模型能力的增强，传统应用不可避免的需要调用LLM接口，提升应用的智能程度和用户体验，但是一般来说大语言模型的输出都是字符串，除了个别厂商支持JSON Mode，或者使用function call强制大语言模型输出json格式，大部分情况下，还是需要业务放自己去处理JSON格式，下面我来总结一下在解析JSON过程中遇到的一些问题和解决方案。一、如何让大语言模型返回JSON格式？其实LLM对
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，大模型「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
中文大语言模型整理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
目录简介现象涌现能力关键技术相关资源开源模型或API数据集开源库预训练数据选择数据预处理模型架构模型训练模型微调指令微调 Instruction Tuning人机对齐 Alignment Tuning下游任务上下文学习（In-Context Learning，ICL）思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）效果评估未来研究方向几个有趣的东西AutoGPT生成式智能体 最
对为 ChatGPT 提供支持的机器学习模型的温和介绍将从引入大型语言模型开始，深入探讨使 GPT-3 能够被训练的革命性自我注意机制，然后深入到从人类反馈中强化学习，这是使 ChatGPT 与众不同的新技术。大型语言模型ChatGPT 是一类机器学习自然语言处理模型的外推，称为大语言模型 （LLM）。LLM消化大量的文本数据并推断文本中单词之间的关系。这些模型在过去几年中不断发展，因为我们看到了
计算语言学中有五个任务：linguistic problem, linguisticformalization, Computational formalism, Programming, Evaluation of how goodcomputers do 。计算语言学是从语言学的角度出发，是语言学的一个分支，该学科的目的就是提出一种可被计算机处理的语言理论，框架，模型。
引言词向量模型应该是任何一个NLP工程师都应该掌握的基础。还记得17年刚在实验室实习开始接触时，大家都一直在用word2vec。到了18年在公司实习时，实验大多基于glove模型。到了现在Bert大热，各种基于Bert的词向量模型层出不穷，在各个任务各显神威。最近由系统的学习了下词向量模型，发现其实每个词向量背后都蕴藏着很直观的思想或者很优美的数学推理，我相信对我们现在一些任务都会有启发。在这里记
接上篇，将安全运营的定义为“使用算法能力提取关键信息”，以此来规避算法误判漏判带来的责任问题，同时提升运营人员的工作效率。在这篇尝试对语言模型的使用方法做一下讨论和分享。1. 语言模型先聊一下语言模型。（这里刻意规避了“大模型”这个词，主要是对其应用方式的理解还不深刻）直到ChatGPT出来之前，我都没有太关注过NLP领域相关的算法应用，主要是认为和我们更常涉及的应用领域，如分类、推荐等，有比较大
语言模型在信息检索中的应用 背景聂建云博士是加拿大蒙特利尔大学(University of Montreal, Canada)的教授，主要研究方向是信息检索，自然语言处理等。6日上午，聂博士接受邀请，为计算机学院做了一次报告，主题为Integrating Term Relationships into Language Models for Information Retrieval目前
1. Abstract自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上，通过监督学习来完成。我们证明，语言模型在没有任何显式监督的情况下，可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务，GPT-2在没有使用CoQA数据集微调的情况下，其性能仍然匹配或超过4个基线模型中的3个。语言模型的容量对于zero-shot任务
一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候，我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多，通常我们需要多行代码才能完成的操作，借助于流式处理可以在一行中实现。比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数，并将其封装成为一个新的List返回，那么在java8之前，我们需要通过如下代码实现：List evens = new ArrayList<>();
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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,大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。而大语言模型则是
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，关注到了大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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