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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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
自然语言Text Classification Datasets标签：实用 学术基准来自论文 Zhang et al., 2015。这是有八个文字分类数据集组成的大型数据库。对于新的文字分类基准，它是最常用的。样本大小为 120K 到 3.6M，包括了从二元到 14 阶的问题。来自 DBPedia, Amazon, Yelp, Yahoo!，搜狗和 AG 的数据集。地址：https://
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
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
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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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
通过以上步骤，可将MySQL订单表转换为高质量的问答对数据集，适配大模型微调需求。关键点包括：结构化数据转自然语言、业
3DMAX中建立人物角色很方便，今天我们就来看看建立角色鼻子模型的教程，很简单，感兴趣的话就接着往下看吧。不要忘了。1、打开3DMAX，在前视图上建立如图之“平面”物体，参数如图。 2、使用“弯曲”修改器对平面物体在X轴线上进行弯曲，以模拟脸部的弯曲圆滑形状。 3、把平面物体“转化为可编辑多边形”，并调整顶点位置使之如人脸形状。效果如图。 4、
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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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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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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2024-06-14 22:32:42
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理论一句话出现的概率： 根据条件概率定义，可以推导出 因此Markov提出假设：每个单词只跟它之前的n个单词有关。进而推广二元模型（每个单词由它前面一个单词决定）、N元模型（每个单词由它前面N-1个单词决定）。评价语义模型的标准困惑度（Perplexity），一句话的困惑度越高证明生成效果越差。公式如下：实战本次训练方式采用二元模型理论。学习目标学习语言模型，以及如何训练一个语言模型学习torch
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2024-05-29 21:24:00
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某中心发布RefChecker工具及基准数据集，通过知识三元组结构检测大语言模型生成内容中的事实性错误，支持零上下文、噪声上下文和精确上下文三种场景评估，提供更细粒度的幻觉分析。
GPT-4强大的多语言能力让任何语种的用户都能享受到强大的对话服务，然而在开源多模态大模型领域，多语言能力并没有成为主流。受限于训练数据，这些模型几乎都只能在英文对话上有所展现。最近，mPLUG-Owl团队推出了最新版的模型，通过多语言微调，使得模型能够支持多语言对话。目前多语言版本的 Demo已开源。 多语言Demo: https://www.modelscope.cn/studios/da
Unified Modeling Language (UML)又称统一建模语言或标准建模语言，它是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言，为软件开发的所有阶段提供模型化和可视化支持，包括由需求分析到规格，到构造和配置。UML分类
（1）静态模型（系统结构）： 用例图、类图、对象图、构件图、部署图
（2）动态模型（系统行为）：状态图、活动图、顺序图、协作图UML中有4种事务：
（1）结构事务：名
最新语言模型的创新2018年被称为”NLP的ImageNet时刻“：进展惊人，越来越大的LSTM和基于Transformer的架构在庞大的数据集上得到了训练Matthew Peters撰写的ELMo论文介绍了从语言模型来的嵌入（Embeddings from Language Model，ELMo）：这些是从深度双向语言模型的内部状态中学到的上下文词嵌入。例如‘queen’一词在‘Queen of
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2024-04-24 14:37:39
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我们在做深度学习时，一般都是跑别人公开的数据集，如果想要跑自己的数据集怎么办？今天就记录一下我自己用的一种方法。1、假设待分类一共有n类2、新建一个文件夹，在该文件夹下新建n子个文件夹和n个对应的txt文件。将对应分类的图片放入到新建的分类文件夹中。假设 训练图片子文件夹名称分别为train_1到train_n，相对应
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2024-03-15 05:05:37
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目录:一基本训练二语言模型打分三语言模型剪枝四语言模型合并五语言模型使用词典限制一、基本训练#功能
读取分词后的text文件或者count文件，然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型
#参数
输入文本：
-read 读取count文件
-text 读取分词后的文本文件
词典文件：
-vocab 限制text和count文件的单词，没有出现在词典的单词替换为<
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2024-03-20 16:41:00
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自然语言处理的基本方法基于词向量的表达： 1.count-based 设置一个词窗口，然后根据这个词窗口生成共现矩阵，然后进行SVD分解 2.prediction-based 这种方法最后一步softmax的计算量太大，要对几十万维的向量进行点积，一般流行把softmax改为sigmoid函数，正确的例子，结果靠近1，负采样得到一些错误的例子，结果靠近0，一起参与训练ELMO 一共4层 基于上下文
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2023-10-26 21:16:55
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