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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这里写目录标题1 TF-IDF 文本挖掘预处理2 word2vecword2vec对比模型1、NNLM2、RNNLM1、Skip-gram模型2、CBOW模型Word2vec关键技术，优化训练速度模型复杂度和评价方法3 HMM和CRF模型1、模型概述(三大要素)2、三大假设3、三大问题4 RNNseq2seq5 RNN变换传统RNNLSTM6 注意力机制和自注意力机制(NLP应用)注意力计算规则
本篇博文主要比较目前常用的Sentence Embedding方法，包括双塔模型SBERT，对比学习SimCSE、ConSERT、ESimCSE，这里谈谈论文里的细节，以及本人在中文语料（Chinese-SNLI、Chinese-STS-B）复现后的结果。部分方法在半年前已复现过,但最近研究了sentence_transformers库的源码，发现竟然提供了对比学习的损失函数，在此基础上做二次开发
大学时接触的第一门语言就是 C语言，虽然距 C语言创立已过了40多年，但其经典性和可移植性任然是当今众多高级语言中不可忽视的，想要学好其他的高级语言，最好是先从掌握 C语言入手。今天老逛盘点 GitHub 上不错的 C语言 开源项目，分别是：1. 云存储系统2. 分布式文件系统3. 太空侵略者复刻版4. C语言教程5. Nginx、Redis01. 云存储系统Seafile 是
视学算法报道 编辑：好困【导读】这个模型只用了64个例子，就在自然问题上达到了42%的准确率，并且超过了5400亿参数的PaLM。最近，Meta推出了一个全新的检索增强的语言模型——Atlas。和那些动辄上千亿参数的前辈们不同，Atlas只有110亿的参数。不过值得注意的是，Atlas虽然只有PaLM的1/50，但它只用了64个例子就在NaturalQuesti
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2024-10-10 08:12:05
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本研究比较了两种大语言模型集成方法：模型多样性与问题解释多样性。通过在三个数据集上的实验证明，问题解释多样性相比模型多样性能够持续带来更好的集成准确率，且模型多样性通常只能产生介于最佳和最差集成成员之间的结果。
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同
原创
2024-09-30 15:47:08
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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。
# 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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基于 HuggingFace的Transformer库，在Colab或Kaggle进行预训练。鉴于算力限制，选用了较小的英文数据集wikitext-2目的：跑通Mask语言模型的预训练流程一、准备1.1 安装依赖!pip3 install --upgrade pip
!pip install -U datasets
!pip install accelerate -U注意：在Kaggle上训练时，
引言近年来,对比学习(Contrastive Learning)作为一种新兴的自监督学习范式,在机器学习领域得到了广泛关注。特别是在自然语言处理(NLP)领域,对比学习为优化大模型性能提供了新的思路和方法。传统的NLP模型通常依赖于大量标注数据进行有监督训练,这不仅耗时耗力,而且难以充分利用海量的无标注文本数据。而对比学习通过构建巧妙的学习目标,使模型能够在无监督或半监督的情况下学习到更加鲁棒和有
原创
2024-05-19 15:38:22
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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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1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质7. Transformer-XL原理介绍1. 前言在机器学习领域，语言识别和图像识别都不太需要预处理就能喂给计算机，
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2023-09-18 13:53:38
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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
这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。 但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的，需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率，得到声学模型概率高，又符合表达的句
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2024-05-07 16:11:18
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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
在过去的一年里，大型语言模型(llm)有了飞速的发展，在本文中，我们将探讨几种(量化)的方式，除此以外，还会介绍分片及不同的保存和压缩
原创
2024-05-04 00:40:25
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获得了广泛关注和贡献。2025 年，vLLM 已成为大规模语言模型服务的首选框架，其核心优势在于创新的 PagedAttention 技术和连续批处理 (Continuous
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
