DAX主要用来对加载到Power BI中的数据做修剪。在import完成之后，可以在Data模块看的被导入的原始数据表单。由于Power BI不支持编辑或者修改任何原始数据，因此要想对数据进行加工，都必须先创建一个New Measure（度量值）或者New Column（列），之后在通过DAX表达式对数据进行计算整理。一个简单的DAX表达式组成如下： 位置1是新建的Measure或者Column的
1. GPT-1（2018）：开创预训练 + 微调范式? 关键优化点引入 Transformer 架构：相比 RNN 和 LSTM，Transforme性。参数规模：1.17 亿（1.17B）。? 局限性。
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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预训练模型助力NLP自然语言处理（NLP），目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力，并可利用知识和常识进行推理和决策，并支持客服、诊断、法律、教学等场景。自然语言理解，被认为是AI皇冠上的明珠。一旦有突破，则会大幅度推动AI在很多重要场景落地。过去这五年，对自然语言是一个难忘的五年，它的一个标志就是神经网络全面引入到了自然语言理解。从大规模的语言数据到强
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2024-08-12 18:47:58
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# 从零开始学习机器学习、深度学习和大语言模型
作为一名刚入行的小白，学习机器学习、深度学习和大语言模型的过程可能会让你感到复杂和困惑。本文将引导你逐步掌握这个知识体系，帮助你顺利入门。
## 整体流程
在开始之前，我们先了解一下整个学习的流程。下面是一个简化的表格，展示了学习机器学习和深度学习的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-07 04:40:29
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#前言部分来自Django Book（一） 前言大多数web应用本质上：1、 每个页面都是将数据库的数据以HTML格式进行展现。2、 向用户提供修改数据库数据的方法。（例如：注册、发表评论信息等）把数据存取逻辑、业务逻辑和表现逻辑组合在一起的概念有时被称为软件架构的 Model-View-Controller(MVC)模式。 在这个模式中， Model
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2024-09-12 06:40:25
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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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大语言模型（Large Language Model，LLM）是一类基于Transformer架构的深度学习模型，主要用于处理与自然语言相关的各种任务。简单来说，当用户输入文本时，模型会生成相应的回复或结果。它能够完成许多任务，如文本续写、分类、摘要、改写、翻译等。常见的LLM包括GPT、LLaMA等。本文将重点介绍LLM的基本原理和应用。详细内容可参考modelscope-classroom进行
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
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
引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
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2024-05-02 12:56:29
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诺禾：和Java一样能用汉字编程的神奇语言当然说神奇，其实一点都不神奇，用汉字来编程，我们早已经不是一次两次听说了，编程语言IDE都有；而且如果某一种作为一种国际化的编程语言，往往特定字符编码并不是唯一的选择（比如它采用UTF编码），只要符合大局的框架规则，我们是可以用别的任何语言（不仅限于汉字）来编程的。所以说到汉字编程，虽然我们第一想到的往往是易语言，或者开源社区里新晋的古文、东北话类的编程语
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
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
激活函数（Activation Function）是神经网络中的非线性变换函数，它的主要作用是。
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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目录一、前言二、发展历史1、Python是一种面向对象的解释型编程语言2、Python常被称为胶水语言3、Python由Guido开发4、Python连续多年入选编程语言TOP105、Python的发展历史三、总结 一、前言 由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，它在网络爬虫、数据分析、机器学习、Web开发、金融、运维、测试等多个领域日益流行起来。根据TIOBE最新排名，Pytho
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2023-11-28 22:21:07
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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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