算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。1、计算Fibonacci数列Fibonacci数列又称斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1
在典型情况下 L ≫ d，MHA 的计算复杂性可以简洁总结如下：它涉及 O (L 2d) 的时间复杂度，包括 QKV
整理 | 禾木木 责编 | 王子彧去年11月，谷歌曾宣布“1000 种语言计划”，通过建立一个机器学习模型，从而支持世界上使用人数最多的 1000 种语言。近日，谷歌正式发布 20 亿参数通用语音模型——USM，可支持 100 多种语言自动识别内容检测。谷歌将其描述为“最先进的通用语音模型”，拥有 20 亿个参数，经过了 1200 万小时的语音、
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
随着预训练模型在各大榜单的不断屠榜，学术界和工业界对于预训练模型的研究也愈加狂热。预训练语言模型一般基于海量语料，消耗大量的硬件资源以及时间成本，利用无监督的方法学习一个语言模型，随之应用到各种任务中，带来效果上的提升。贝壳找房作为中国互联网房产领域领先的服务平台，业务场景中包含了大量的自然语言处理任务，积累了大量的房产领域文本语料，如何更好的利用这些海量的语料，完成各种业务场景的提效，是贝壳找房
前言众所周知，大语言模型在落地应用时会遇到各种各样的问题。而其中模型的“致幻性”是非常可怕。目前主流之一的玩法就是通过知识库对回答范围进行限制。再通过限制性语言使其成为自己的专属“智能体”，如果有条件微调大模型，那效果会更好~注意本项目对显存消耗非常大！！最好能22g以上~ 因为这个是glm+Embedding 显存肯定比单个glm耗得猛。万不得已也得至少12G(含)显存以上。 但这也就意味着你得
在 ChatGPT 推出之后，人们都很关心谷歌的「反击策略」。在今天凌晨长达两个小时的演讲中，谷歌从算法、软件讲到硬件，又通篇都在讲人工智能，最新的大模型技术，已经应用在了谷歌产品体系的方方面面。PaLM 二代模型支持多语言、更强的数学、代码能力首先，谷歌给出了自己对标 GPT-4 的大模型 PaLM 2。要说这一波 AI 技术突破的源头，或许可以追溯到 2017 年谷歌提出的 transform
1. 缘由–数据稀疏问题假设k泛指某一事件，N(k)表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
python基础知识11：模块 文章目录python基础知识11：模块1.量变引起质变2.进化史3.标准库模块4.模块化编程的流程5.包 1.量变引起质变2.进化史Python 程序由模块组成。一个模块对应 python 源文件，一般后缀名是：.py。模块由语句组成。运行 Python 程序时，按照模块中语句的顺序依次执行。语句是 Python 程序的构造单元，用于创建对象、变量赋值、调用函数、控
在这个release中我们的团队完成了12篇示例的翻译工作。在接下来的日子里，我们会陆续翻译完成更多的例子。我们计划在2011年7月前总共翻译完成200篇示例。
下载: http://1codechs.codeplex.com/releases/
如果您对翻译内容有任何的意见或建议，欢迎Email 联系我们。
十月新增中文版示例：
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关于语言模型的训练，网上搜索到的基本是理论为主，尤其训练文本的获取和处理，
往往一笔带过。通过项目中的实践经验，整理成文，可能存在疏漏乃至错误。1. 语言模型概述与流程1.1 LM概述 语言模型(Language Model, LM)，是针对某种语言建立的概率模型，目的是建立一个能够描述给定词序列在语言中的出现的概率的分布。 Ngram模型是最常用的建模技术，采用了马尔科夫假设（马尔科夫
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
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
背景语言模型也经常会在NLP中提出。在深度学习大行其道的今天基于神经网络的语言模型与传统定义的又有什么区别呢？语言模型在NLP中有什么意义呢？不妨沉下心，了解一下。语言模型是一个单纯的、统一的、抽象的形式系统，语言客观事实经过语言模型的描述，比较适合于电子计算机进行自动处理，因而语言模型对于自然语言的信息处理具有重大的意义。换一句话说，语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的正常的话。语言模型
为什么仿佛一夜之间，自然语言处理（NLP）领域就突然突飞猛进，摸到了通用人工智能的门槛？如今的大语言模型（LLM）发展到了什么程度？未来短时间内，AGI 的发展路线又将如何？自 20 世纪 50 年代图灵测试提出以来，人们始终在探索机器处理语言智能的能力。语言本质上是一个错综复杂的人类表达系统，受到语法规则的约束。因此，开发能够理解和精通语言的强大 AI 算法面临着巨大挑战。过去二十年，语言建模方
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
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大数据集基准，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
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、大语言模型“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的大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
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
