理论一句话出现的概率： 根据条件概率定义，可以推导出 因此Markov提出假设：每个单词只跟它之前的n个单词有关。进而推广二元模型（每个单词由它前面一个单词决定）、N元模型（每个单词由它前面N-1个单词决定）。评价语义模型的标准困惑度（Perplexity），一句话的困惑度越高证明生成效果越差。公式如下：实战本次训练方式采用二元模型理论。学习目标学习语言模型，以及如何训练一个语言模型学习torch
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2024-05-29 21:24:00
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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，
srilm是著名的约翰霍普金斯夏季研讨会（Johns Hopkins Summer Workshop）的产物，诞生于1995年，由SRI实验室的Andreas Stolcke负责开发维护。 srilm支持语言模型的估计和评测。估计是从训练数据（训练集）中得到一个模型，包括最大似然估计及相应的平滑算法；而评测则是从测试集中计算其困惑度。1. 生成n-gram统计文件ngram-count -voc
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2023-12-27 09:45:28
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什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM)更多精彩内容:https://www.nvidia.cn/gtc-global/?ncid=ref-dev-876561 文章目录什么是让ChatGPT爆火的大语言模型(LLM)大型语言模型有什么用？大型语言模型如何工作？大型语言模型的热门应用在哪里可以找到大型语言模型大型语言模型的挑战 AI 应用程序正在总结文章、撰写故事和进行长时间对话——而大型
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2024-05-13 15:18:51
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AI模型训练主要使用GPU的算力，GPU,显卡这些知识大家都懂的，还是简单说一下GPU吧：GPU是显卡的核心部分，GPU承担着与 CPU 不同的定位和功能，芯片设计思路也完全不同，GPU Core 小而且多，它不承担系统管理、调度的功能，完全专注于使用(大量的)小核心并行化地执行运算。GPU的几个主要用途：1、处理图形渲染，包括游戏、视频和动画。2、加速通用计算，如深度学习、科学模拟等。3、高度并
最新语言模型的创新2018年被称为”NLP的ImageNet时刻“：进展惊人，越来越大的LSTM和基于Transformer的架构在庞大的数据集上得到了训练Matthew Peters撰写的ELMo论文介绍了从语言模型来的嵌入（Embeddings from Language Model，ELMo）：这些是从深度双向语言模型的内部状态中学到的上下文词嵌入。例如‘queen’一词在‘Queen of
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2024-04-24 14:37:39
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1，概述 语言模型可以说是NLP中最基本的任务，无论是词向量，预训练模型，文本生成等任务中都带有语言模型的影子。语言模型本质上是对一个自然世界中存在的句子建模，描述一个句子发生的概率，因此语言模型也是一个自回归的任务。语言模型是一个上下文强依赖的任务，不仅需要捕获长距离的信息，还需要学到词之间的位置关系，从目前的技术来看，RNN系的模型在语言模型任务上的表现要优于transformer，主要原因
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2024-01-27 19:53:51
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1. 什么是语言模型语言模型是针对某种语言的概率模型，目的是建立能够描述给定词序列在语言中出现的概率分布。简单地说，语言模型就是用来计算一个句子是否合理的概率。对于语言序列W1,W2,...,Wn,语言模型就是计算该序列的概率，即P(W1, W2,...,Wn)，例如P(我爱学习) > P(习学爱我)。此时你可能觉得语言模型很简单或者认为它没有什么大的存在价值，但事实上它应用非常广泛，而且也
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2024-05-02 00:00:29
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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
P2 Speech Recognition(Part 1)语音识别：语音是一个序列向量，长度为T，维度为d文字是一个序列token，长度为N，内容id为它在词表中的序号通常T是要远远大于N的。关于输出把文字想成是一个个的token。这个token可以是发音的基本单位Phoneme： 例如WAHN PAHNCH MAEN，这其中每一个符号对应到一种声音。所以需要一个词表Lexicon来记录单词
引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
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2024-05-02 12:56:29
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# 如何使用Python调用大模型
在机器学习和深度学习领域，通常需要使用大型模型来解决复杂的问题。这些大型模型可能包括深度神经网络、大规模集成学习模型等。在使用这些大型模型时，我们常常需要考虑如何在Python中调用这些模型并进行预测或训练。
以下是一些关于如何使用Python调用大型模型的示例和步骤：
## 1. 加载大型模型
首先，我们需要加载预训练的大型模型。在本示例中，我们将使用
原创
2024-03-13 05:56:17
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背景语言模型也经常会在NLP中提出。在深度学习大行其道的今天基于神经网络的语言模型与传统定义的又有什么区别呢？语言模型在NLP中有什么意义呢？不妨沉下心，了解一下。语言模型是一个单纯的、统一的、抽象的形式系统，语言客观事实经过语言模型的描述，比较适合于电子计算机进行自动处理，因而语言模型对于自然语言的信息处理具有重大的意义。换一句话说，语言模型其实就是看一句话是不是正常人说出来的正常的话。语言模型
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2024-04-08 20:40:36
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前言本文是笔者学习自然语言处理课程CS224的笔记语言模型的定义语言模型是给一个句子分配概率的任务，例如：看到"The lazy dog barked loadly"的概率有多大呢？语言模型对机器翻译有用，比如在单词顺序的选择问题上，语言模型得到句子"the cat is samll"的概率应该大于"small the is cat"的概率。传统的语言模型当前很难为所有可能的语序计算出精确概率，所
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2024-02-26 21:02:05
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分类器可以帮助我们理解自然语言中存在的语言模式，允许我们建立明确的模型捕捉这些模式。这些明确的模型有两个重要的目的：1、帮助我们了解语言模式2、可以被用来预测新的语言数据模型告诉我们什么？描述性模型捕捉数据中的模式，但是它们并不提供任何有关数据包含这些模式的原因的信息。解释性模型试图捕捉造成语言模式的属性和关系。大多数语料库自动构建的模型是描述性模型，它可以告诉哪些特征与一个给定的模式或结构有关，
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2024-04-03 08:34:08
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语言理解的四个粒度，字段理解、词的理解、句子的理解、篇章的理解 词向量，词的粒度 token类别还是整个句子的类别 词向量是静止的 预训练语言模型 底层特征可以复用 NLP技术发展 基于双向LSTM ELMO第一个预训练语言模型 横向左右双向建模得到上下文信息，纵向得到不同程度的特征信息 不直接参与模型训练，只是作为特征参与下游任务 解决了一词多义的问题 问题 GPT 更强的文本特征提取能力 直
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2024-04-23 15:27:42
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语言模型是自然语言处理领域的基础问题，其在词性标注、句法分析、机器翻译、信息检索等任务中起到了重要作用。简而言之，统计语言模型表示为：在词序列中，给定一个词和上下文中所有词，这个序列出现的概率。例如：你手机上键盘上方正显示的三个字，系统试图预测你要输入的下一个字词就是语言建模的用途之一。在下面所示的情况下，语言模型预测“from”，“on”和“it”在给定句子中具有很高的下一个单词的可能性。其实输
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2024-04-07 20:52:52
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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. 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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