今天我学习了DeepLearning.AI的 Building Systems with  LLM 的在线课程,我想和大家一起分享一下该门课程的一些主要内容。下面是我们访问LLM模型的主要代码:import openai #您的openai的api key openai.api_key ='YOUR-OPENAI-API-KEY' def get_completion_from_m
# Pythia 12B模型的整体架构 ## 引言 在计算机科学领域中,人工智能技术的发展使得许多复杂的问题可以得到解决。Pythia 12B模型是一种基于人工智能的模型,用于解决自然语言处理(NLP)的问题。本文将介绍Pythia 12B模型的整体架构,并提供相应的代码示例。 ## Pythia 12B模型的概述 Pythia 12B模型是基于Transformer模型架构的一种应用。Tra
原创 2023-12-15 06:17:10
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每种语言都有一些现成的模块可以调用,这些模块提供各种各样的功能,比如 time 模块提供关于时间的处理,re 模块提供正则表达式的函数, os 模块提供系统级别的操作等。这些模块存在于 Python 中(一个模块就是一个 .py 文件,存放于 Python 安装目录的 Lib 文件夹),但是当你进行 Python 编码时,不会一次性全部加载到内存中。也就是里面的函数你无法直接使用,必须要导入(引入
Databricks作为数据管理领域的超级独角兽,为了抓住生成式AI的风口,2023年6月26日曾以13亿美元的天价,收购了
CD-DNN-HMM带来语音识别性能提升的三关键因素是: 1)使用足够深的神经网络; 2)使用一长段的帧作为输入; 3)直接对三因素进行建模。 1.进行比较和分析的数据集实验: a.必应(bing)移动语音搜索数据集: 数据分为训练集、开发集、测试集,避免三个集合之间重复。 语言模型:一元词组、二元词组、三元词组。 语言模型混淆度/困惑度:PPL(Perplixity),度量语言模型性能。 PP
源 | 新智元大家好,这里是 NewBeeNLP。万万没想到,现在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——语言模型版排位赛!顾名思义,「LLM排位赛」就是让一群语言模型随机进行battle,并根据它们的Elo得分进行排名。然
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
模型
原创 2024-10-17 22:54:33
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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
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
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-
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@[toc]第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议(3)采访用户2.BUG3.结论讯飞星火1.体验(1)基本功能介绍和使用(2)优缺点分析及改进建议2.BUG3.结论第二:分析(一)开发时间估计(二)同类产品对比排名(三)软件工程方面的建议第三:建议和规划市场概况市场现状市场与产品生态产品规划第一部分:调研、评测文心一言1.体验(1)基本功能
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、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
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
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而语言模型则是
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