注：本文如无特殊说明，都指的是在Windows 10下的VS环境。1程序环境计算机语言分为机器语言、汇编语言和高级语言，c语言属于高级语言的一种，在所有的程序设计语言中，只有机器语言编制的源程序能够被计算机直接理解和执行，用其它程序设计语言编写的程序都必须利用语言处理程序“翻译”成计算机所能识别的机器语言程序。因此，在ANSI C的任何一种实现中，都存在两个不同的环境。 首先是翻译环境，翻译环
1.5 动手构建大语言模型：LLMs-from-scratch 主语言：Jupyter Notebook，Star：8.3k，周增长：5.3k 这是一本讲述如何从头制作一个类似 ChatGPT 的大语言模型的书，它介绍了 LLMs 的工作原理，并教你如何创建自己的 LLM，内含丰富的图示和代码示例，
原创
2024-02-19 16:23:59
237阅读
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
转载
2024-06-24 00:41:22
59阅读
人类理解语言细微差别的能力是非常强大的——我们敏锐的大脑可以在一句话里轻易地感受到幽默、讽刺、负面情绪等，但发挥这个“超能力”的前提是，我们必须知道话语所使用的语言。
例如，如果有小伙伴用日文在底部写评论，大部分人应该看不懂他写的是什么吧，自然也不敢轻易回复。所以，为了实现有效沟通，我们需要用彼此能理解的语言进行互动。
而对于机器来说，为了让
当你在一个项目小组做一个相对较复杂的工程时，意味着你不再独自单干。你需要和你的小组成员分工合作，一起完成项目，这就要求小组成员各自负责一部分工程。比如你可能只是负责通讯或者显示这一块。这个时候，你就应该将自己的这一块程序写成一个模块，单独调试，留出接口供其它模块调用。最后，小组成员都将自己负责的模块写完并调试无误后，由项目组长进行组合调试。像这些场合就要求程序必须模块化。模块化的好处是很多的，不仅
Qunar用户画像构建策略及应用实践 1用户画像的构建原则 我们做用户画像的目的有两个： 必须从业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像要么是获取新用户，或者是提升用户体验，或者是挽回流失用户等有明确的业务目标 。 根据用户画像的信息做产品设计，必须要清楚知道用户长什么样子，有什么行为特征和属性，这样才能为用户设计产品或开展营销活动。 一般常见的错误想法是画像维度的数据越多越好，画像
转载
2023-12-12 12:45:25
8阅读
用户画像（Persona）这个词相信大家早就不陌生了，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征，主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。但我们今天要说的是另一个单词:“Profile”，也被翻译为“用户画像”，更多用于运营、营销与数据分析，简单来说就是：利用已经获得的数据，勾勒出用户需求、用户偏好的一种运营工具和数据分析方法。用户画像中包含了用户的年龄、性别
转载
2023-08-15 22:25:25
70阅读
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
(十三)AI作画、AI绘画、AIGC本地大模型AI作画近期很火，涌现出了很多AIGC(AI内容生成)的网站、平台，但这些平台都是使用的云上的算力，基本都有使用的各种限制等。一、本代码自动将大模型下载本地，可以无-限-使-用。但是对硬件的要求较高需要8G显存以上的显卡才能快速出图，用CPU会很慢的。【远程API版本软件界面： 二、本地模型的版本 下面Python的代码是本地版本，模型大概6G大小，首
用户画像及其构建什么是用户画像？用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要
转载
2024-04-13 05:37:59
58阅读
构建用户画像是一个定性和定量研究循环穿插的过程。实际执行中，可以根据时间的跨度、用户画像的精细度和用户覆盖度来决定，先做定性研究，定量研究，还是定性定量研究结合进行。这里，我们先从定性研究开始。第一步：定性研究定性研究从用户访谈开始。访谈的步骤不再赘述，需要注意的是，对于定性研究中的用户访谈，一般会覆盖以下几方面的内容：产品的使用情况：接触渠道和方式、接触原因、第一印象、使用产品的关注因素、使用频
转载
2023-11-23 23:31:27
86阅读
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
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
1、何为用户画像用户画像是指根据用户的属性、偏好、行为、生活习惯、等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗讲就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度提炼的特征标识通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理用户画像是对现实世界中用户的建模，用户画像应该包含目标、方式、组织】标准、验证这些方面目标：指定是描述人，认识人，了解人，
转载
2024-01-09 22:51:38
85阅读
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴
转载
2021-08-05 14:23:07
303阅读
近期，由于项目需求，需要构建一套消费者的用户画像。这是一套偏大数据处理和实时数仓领域的解决方案，因为之前对这个领域并不熟悉，因此做了下前期的方案调研和初步的解决方案设计，本文将这个过程做个记录总结，希望能够对同样第一次接触这个领域，需要入门的同学有所帮助。一. 用户画像构建方法调研在方案调研前期，主要是调研业界现有的主流用户画像构建方案。通过网上的搜索和学习，发现用户画像的构建方案大都大同小异，其
转载
2023-12-29 14:48:36
142阅读
提示结构：6大元素任务：动词开头，给、生成、写、做、分析、设计；并表明具体的目标是什么，生成一个为期3个月的减脂餐食计划背景（让问题更详细具体）介绍前置信息，如先介绍用户的身高体重饮食等，再让他生成减肥计划角色角色不仅定义了模型的行为，还带来了特定的背景。Gpt扮演不同的角色，解释同一个问题，会有不同的回答角色非必要，描述清楚问题即可示例给prompt输入例子，可以让大模型进行模仿格式委派任务之后
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
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
转载
2024-03-24 12:04:46
133阅读
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
转载
2024-06-29 12:57:00
155阅读
