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
ChatGPT是由OpenAI公司发布的大型语言模型，主要应用于自然语言处理领域中的对话问题。它通过深度学习技术进行训练，能够对人类语言进行更加精准的理解和生成，并与人类进行更加自然和流畅的对话。ChatGPT在各种对话问题上的表现令人惊叹，无论是在基本的闲聊对话中还是在特定主题的问答中，它都能够快速生成有意义的回答，并且通常能够跟上对话的节奏和语境。 自ChatGPT发布以来，越来越多的研究者对
语言模型 (LM) 是一种学习自然语言模式的概率模型。LM 可用于生成目的，例如通过利用它们对这些模式的了解来生成故事中的下一个事件。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。近年来，人们在将 LM 扩展为大型语言模型 (LLM) 方面付出了巨大的努力。扩展过程——用更多的计算在更多数据上训练更大的模型——导致他们学习这些模式的能力得到稳定和可预测的提高，这可以在定量指标的改进中观察到。除了
核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(Task specified Prompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（Language Model as a Service）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM
文章目录所解决的问题？背景所采用的方法？取得的效果？所出版信息？作者信息？ 论文题目：Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model所解决的问题？ 规划planning一直都是人工智能研究领域中，人们追逐的一个比较难的研究点，基于树的规划算法，像AlphaGo这类算法已经取得了巨大的成功，然而基于树模型
基于图的模型（graph−basedmodel ）是推荐系统中的重要内容。在研究基于图的模型之前，首先需要将用户行为数据表示成图的形式。这里我们将用户行为数据用二分图表示，例如用户数据是由一系列的二元组(也可以使用列表)组成，其中每个元组 (u,i) 表示用户 u 对物品 i 产生过行为。下图为 A , B , C 用户感兴趣的音乐：&nbs
© 作者｜王禹淏本篇综述“Dense Text Retrieval based on Pretrained Language Models: A Survey”由中国人民大学和百度合作完成。为了支持这项研究，作者团队创建了一个参考网站，包括稠密检索研究的相关资源：（例如：论文，数据集和代码资源库），链接: https://github.com/RUCAIBox/DenseRet
语言模型 对于很多自然语言处理领域的问题，比如机器翻译，处理要确定预测结果中的字词集合以外，还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上，“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。 &nbs
ULMFIT模型ULMFIT和其它模型算法的比较上篇介绍了ELMo。ELMo有以下几个步骤：利用LM任务进行预训练， 再利用目标领域的语料对LM模型做微调， 最后针对目标任务进行最后的训练 ULMFiT一样需要执行上述步骤。它的论文名字(Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification)顾名思义就是一个利用LM模型给出的统一的
如何使大型语言模型更加事实、正确和可靠？检索增强生成（RAG）是一种有效的方法，可以缓解大型语言模型的基本局限性，如幻觉和缺乏最新知识。然而，如果您曾尝试过RAG，您会同意我所说的RAG易于原型设计，但很难达到理想的水平。在本文中，我将讨论一篇关于自我RAG的新研究论文：Self-RAG: Learning to Retrieve, Generate, and Critique through S
随着人工智能的能力，特别是大型语言模型 (LLM) 的不断发展和演变，开发人员正在寻求将 AI 功能整合到他们的应用程序中。 虽然文本完成和摘要等简单任务可以通过直接调用 OpenAI 或 Cohere 提供的 API 来处理，但构建复杂的功能需要付出努力和工具。推荐：用 NSDT场景设计器 快速搭建3D场景。Jon Turow 和他在 Madrona 的团队首先指出了这一点，他们指出开发人员必须
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2023-09-22 12:56:03
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033 | 经典搜索核心算法：语言模型及其变种在信息检索和文本挖掘领域，我们之前已经讲过了TF-IDF算法和BM25算法。TF-IDF因其简单和实用常常成为很多信息检索任务的第一选择，BM25则以其坚实的经验公式成了很多工业界实际系统的重要基石。然而，在信息检索研究者的心里，一直都在寻找一种既容易解释，又能自由扩展，并且在实际使用中效果显著的检索模型。这种情况一直到20世纪90年代末、21世纪初才
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
昨天的时候，简单学习了跟语言模型相关的内容。其实主要的内容都是word2vec的内容；本质上我想找的内容是，能够给我建立一个模糊的说法。我是使用这个模型，能带来的好处是什么。但是感觉上来说，完全就是从反向的角度来说明。使用了这个模型，然后告诉你这个模型的好处。对于语言模型来说，我简单看了一下，这里来简单总结一下，不涉及具体原理。 首先就是最开始的one-hot模型，假设不是用n-gram，（其实
1.语言模型语言模型仅仅对句子出现的概率进行建模，并不尝试去“理解”句子的内容含义。语言模型告诉我们什么样的句子是常用句子（挑选较为合理的句子的作用），但无法告诉我们两句话的意思是否相似或者相反。 SeqSeq模型可以看作一个条件语言模型，它相当于是在给定输入的情况下对目标语言的所有句子估算概率，并选择其中概率最大的句子作为输出。 假设一门语言的词汇量为V，如果将p(Wm|W1,W2,W3,…Wm
# 基于大模型的Java开发入门指南
在当今人工智能的发展浪潮中，基于大模型的开发已经成为了热门的话题。如果你是一名刚入行的小白，想要了解如何在Java中实现基于大模型的应用，那么本篇文章将为你提供完整的指导。从流程到代码实现，帮助你迅速上手。
## 实现流程
下面是实现“基于大模型”的基本流程，可以参考以下表格：
|步骤|描述|
|---|---|
|1. 确定大模型|选择一个合适的大模
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
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-
