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
1 引用Min Wang1,2, Yanzhen Zou1,2(B), Yingkui Cao1,2, and Bing Xie1,2,Searching Software Knowledge Graph with Question,1 Key Laboratory of High Confidence Software Technologies, Peking University, M
代码生成所包含的面非常之广,但是对于目前最普遍的层生成器,所使用的技术有很多是共通的。下面简单介绍层生成器所普遍使用的几项技术,以及为你的层生成器选择一门开发语言所要考虑的要点。 编写代码生成器经常使用的技术:n         文本模板,代码生成通常意味着创建具有复杂结构文本类型的文件。为了维护生成器的简单
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
Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet,一种原始音频波 形深度生成模型,能够模仿人类的声音,生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络,能够模拟任意一种人类声音,生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然,将模拟生成
转载 2024-07-12 15:42:38
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# 使用语言模型生成R语言代码的全面指南 在当今科技飞速发展的时代,语言模型(LLMs)如GPT-3正日益成为程序员日常工作的得力助手。在这篇文章中,我们将从基础开始,学习如何实现一个语言模型生成R语言代码的功能。 ## 整体流程 为了清晰地理解我们的工作,我们首先制定一个流程表。下表简要概述了整个过程的步骤: | 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创 2024-10-28 04:55:39
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写在前面:内容参照自《Effective Python》,其实你完全可以直接去看书,什么?你不想自己看书,那么你也可以关注我,我会不定期从书中挑出常用到的有效方法分享出来,这样你就可以一边刷头条,一边学习知识,岂不美哉。正文如果函数要产生一系列结果,那么最简单的做法就是把这些结果都放在一份列表里,并将其返回给调用者。例如,我们要查出字符串中每个词的首字母,在整个字符串里的位置。下面这段代码,用 a
目录前言语料库编码构建RNN模型训练RNNRNN计算句子出现的概率对新序列采样前言语言模型的工作是计算出某个特定的句子它出现的概率。、 语料库编码如何建立一个语言模型?需要先构造一个训练集,包含一个很大的文本语料库。在语料库中,一个句子通过one-hot向量编码,得到在字典中的索引。另外,用<UNK>标记未知的词语,用<EOS>标记每个句子的结尾。 构建
们编写的源代码是人类语言,我们自己能够轻松理解;但是对于计算机硬件(CPU),源代码就是天书,根本无法执行,计算机只能识别某些特定的二进制指令,在程序真正运行之前必须将源代码转换成二进制指令。所谓的二进制指令,也就是机器码,是 CPU 能够识别的硬件层面的“代码”,简陋的硬件(比如古老的单片机)只能使用几十个指令,强大的硬件(PC 和智能手机)能使用成百上千个指令。然而,究竟在什么时候将源代码转换
INTRODUCTIONDeep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面:提出了一个全卷积的 character-to-spectrogram 架构,它能并行计算,并且比使用循环单元的架构快Deep Voice3训练非常快,并且可以扩展到LibriSpeech语音数据集,该数据集包含来自2484个说话人的820小时音频数据可以产生单调的注意力行为 (m
深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络   概率生成模型( Probabilistic Generative Model ),简称生成模型,是概率统计和机器学习领域的一类重要模型,指一系列用于随机生成可观测数据的模型生成模型通常包含两个基本功能:概率密度估计和生成样本(即采样).  深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
在 理解了 限界上下文 以及 分层架构 的本质基础上 需要确认系统的代码模型 每个团队 无需 都遵守一套 代码模型在同一个项目中 必须 1遵守 同一个代码模型 并需要 2 知道 如此划分代码的 意义 与价值 代码模型设计之前已经分析过1 层与层之间的协作2 跨限界上下文之间的协作 考虑限界上下文的代码模型时,需要考虑纵向架构除前端之外的所有层次或模块在代码模型设计因素
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
模型(LLM)是一种人工智能模型,旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练,可以执行广泛的任务,包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大,包含数十亿的参数,帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构,如转化器,这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。2022年底,OpenAI 推出的基于 GPT-3.5 的大型语言模型 ChatGP
本文由 GodPan 发表在 ScalaCool 团队博客。Java IO对大多数Java程序员来说是熟悉又陌生,熟悉的是感觉到处都有它的身影,小到简单的读取文件,到各种服务器的应用,陌生的是Java IO背后到底是一个怎样的机制,今天就让我们去了解一下这位老朋友吧。本文不讲解Java IO如何具体使用,有这方面需求的同学可以自己查下。IO 模型要说IO,就不得不说IO模型,IO模型大家都有所了
Part1配置及参数transformers==4.28.1源码地址:transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com)文档地址:Generation (huggingface.co)对于生成任务而言:text-decoder, text-to-text, speech-to-
24年3月CMU和上海交大的论文“What Are Tools Anyway? A Survey from the Language Model Perspective”。到底什么是工具? 接下来,工具在哪里以及如何帮助语言模型? 在综述中,对语言模型使用的外部程序工具进行了统一定义,并对语言模型工具场景和方法进行了系统回顾。 测量各种基准上所需的计算和性能增益,以及该领域的挑战和潜在的未来研究,
随着AI语言模型的爆发,针对AI模型的安全测试也必然提到日程上来。一些安全工具是可以整合这方面能力的。
本文主要参考transformers教程, 包括了一些自己的思考。如何建模语言?发展流程统计语言模型->NNLM->Word2Vec->LSTM->ELMO->Bert统计语言模型统计语言模型的思路是 判断一个文字序列是否构成人类能理解并且有意义的句子。 IBM实验室Jelinek提出一个文字序列 是否合理,就看这个句子 出现的概率 如何,出现概率越大的句子越合
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