大数据的发展已经使很多的企业认识到数据分析整合到企业决策中的重要性，但是很多企业的管理层看到了数据，但是可以真正使用数据整合决策中还只是少部分，很多企业并不能根据交易的信息或者用户的信息来生成持续的信息。因此语义分析就可以将这些数据变为可操作性，让数据挖掘往更加深入的方向发展。 第一、语义分析提升用户的体验 在金融行业开说，很多的金融机构都是需要将用户的需求和
一、背景 近期研究了一下语言模型，同事推荐了一个比较好用的工具包kenlm,记录下使用过程。二、使用kenlm训练 n-gram 1.工具介绍：http://kheafield.com/code/kenlm/ 2.工具包的下载地址：http://kheafield.com/code/kenlm.tar.gz 3.解压后运行，./bjam 进行编译 4.使用如下命令进行训练：bin/lmp
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2024-10-25 08:18:58
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作为现代的计算机科学和人工智能领域的重要技术分支，自然语言处理涉及到了语言学，数学，和计算机科学。自然语言处理和语言学的研究对象一样是自然语言，但是其侧重点在于自然语言通信计算机系统的实现，属于计算机科学研究范畴。同时，鉴于其研究过程中需要运用来自外界的知识，自然语言处理也被认为是解决人工智能的研究核心。在应用层面，自然语言处理是企业和开发者用于文本分析和挖掘的工具，现在已经在电商、金融、物流、文
写在前面大模型纵横的时代，不仅大模型越来越卷，就连大模型相关综述也是越来越卷。今天给大家带来一篇大语言模型指令调优最新综述，全名为《Instruction Tuning for Large Language Models: A Survey》，知乎@龟壳，刘聪整理。Paper: https://arxiv.org/pdf/2308.10792.pdf
知乎：https://zhuanlan.zhi
作者：chen_h 目前在自然语言理解问题中，字符级语言建模得到越来越多的关注。在这里，我简单地比较了一下字符级语言模型和词级语言模型。词级语言建模是指把词作为文本信息的最小单位。在语义空间中，单词就好像是空间中的一个节点。在这种情况下，通过 TF 技术或者主题模型技术或者词嵌入模型来生成特征向量或字矢量，每个单词都用一个数字或者一个矢量来表示，之后就可以像循环神经网络这样的模型进行训练。目前，
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2024-04-25 17:30:38
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语言模型：例如在语音识别中，给定一段“厨房里食油用完了”的语音，有可能会输出“厨房里食油用完了”和“厨房里石油用完了”这两个读音完全一样的文本序列。如果语言模型能判断出前者大于后者的概率，我们就可以输出：“厨房里食油用完了”的文本序列，这就是语言模型要做的事。简而言之就是计算一个句子的概率的模型。给定一个句子或者文本序列S，S是由w1,w2...wk个词语组成，则它的概率可以表示为：P(S)=P(
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2024-05-23 15:59:38
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大模型(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
llama-7b模型大小大约27G，本文在单张/两张 16G V100上基于hugging face的peft库实现了llama-7b的微调。1、模型和数据准备使用的大模型：https://huggingface.co/decapoda-research/llama-7b-hf，已经是float16的模型。微调数据集：https://github.com/LC1332/Chinese-alpa
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2024-08-28 18:33:35
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在自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)领域，其最新代表之作ChatGPT凭借卓越的多轮对话和内容生成能力，正掀起新一轮人工智能研究、商用及创业热潮。最近在研究这一话题的过程中，关注到了大语言模型的最新研究，大致有如下几个板块：参数规模和数据规模的探索缩放法则 （Scaling Laws）Compute-Optimal ：在计算总量不变的情况下，模型训练
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2024-06-14 22:32:42
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某中心发布RefChecker工具及基准数据集，通过知识三元组结构检测大语言模型生成内容中的事实性错误，支持零上下文、噪声上下文和精确上下文三种场景评估，提供更细粒度的幻觉分析。
自然语言Text Classification Datasets标签：实用 学术基准来自论文 Zhang et al., 2015。这是有八个文字分类数据集组成的大型数据库。对于新的文字分类基准，它是最常用的。样本大小为 120K 到 3.6M，包括了从二元到 14 阶的问题。来自 DBPedia, Amazon, Yelp, Yahoo!，搜狗和 AG 的数据集。地址：https://
目前正在编写手机平台上的输入法，在输入法中要向实现句子级别的智能输入，必须借助统计语言模型，依靠统计语言模型中的词概率值，输出最可能的句子。下面将介绍统计语言模型的建立以及平滑。目前输入法中常用的语言模型有trigram（三元）和bigram（二元），其中微软拼音、智能狂拼使用的是trigram，谷歌拼音、搜狗拼音和紫光则是bigram。本文以二元模型为例来说明模型的建立和平滑。下面分三个方面来
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2024-05-07 19:19:44
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随着大语言模型能力的增强，传统应用不可避免的需要调用LLM接口，提升应用的智能程度和用户体验，但是一般来说大语言模型的输出都是字符串，除了个别厂商支持JSON Mode，或者使用function call强制大语言模型输出json格式，大部分情况下，还是需要业务放自己去处理JSON格式，下面我来总结一下在解析JSON过程中遇到的一些问题和解决方案。一、如何让大语言模型返回JSON格式？其实LLM对
原创
2024-05-27 09:53:38
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在使用 Llama 模型进行自然语言处理任务时，数据集格式的配置显得尤为重要。由于 Llama 模型在训练和执行中依赖于特定的数据结构，而不同任务要求的数据集格式也有所不同，这给开发者带来了挑战。因此，在这篇文章中，我将详细讲解如何解决 Llama 模型的数据集格式问题。
在进行 Llama 模型的训练时，我们需确保数据以合适的格式组织。设想一下，用户在进行文本生成任务时，通常需要将大量文本数据
R语言入门学习笔记！
2.1 数据集的概念不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。统计学家称它们为观测（observation）和变量（variable），数据库分析师则称其为记录（record）和字段（field），数据挖掘和机器学习学科的研究者则把它们叫作示例（example）和属性（attribute）。R中有许多用于存储数据的结构，包括
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2023-09-12 09:19:53
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GPT-4强大的多语言能力让任何语种的用户都能享受到强大的对话服务，然而在开源多模态大模型领域，多语言能力并没有成为主流。受限于训练数据，这些模型几乎都只能在英文对话上有所展现。最近，mPLUG-Owl团队推出了最新版的模型，通过多语言微调，使得模型能够支持多语言对话。目前多语言版本的 Demo已开源。 多语言Demo: https://www.modelscope.cn/studios/da
Unified Modeling Language (UML)又称统一建模语言或标准建模语言，它是一个支持模型化和软件系统开发的图形化语言，为软件开发的所有阶段提供模型化和可视化支持，包括由需求分析到规格，到构造和配置。UML分类
（1）静态模型（系统结构）： 用例图、类图、对象图、构件图、部署图
（2）动态模型（系统行为）：状态图、活动图、顺序图、协作图UML中有4种事务：
（1）结构事务：名
## R语言查看数据集格式
数据是现代社会中不可或缺的一部分，我们需要对数据进行处理和分析以获取有用的信息。在R语言中，我们可以使用各种函数和方法来查看数据集的格式，包括数据类型、列名和行数等信息。本文将介绍如何使用R语言查看数据集的格式，并提供相应的代码示例。
### 1. 导入数据集
在开始之前，我们首先需要将数据集导入到R语言环境中。R语言支持导入各种格式的数据集，包括CSV、Exce
原创
2024-01-24 04:15:30
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目录:一基本训练二语言模型打分三语言模型剪枝四语言模型合并五语言模型使用词典限制一、基本训练#功能
读取分词后的text文件或者count文件，然后用来输出最后汇总的count文件或者语言模型
#参数
输入文本：
-read 读取count文件
-text 读取分词后的文本文件
词典文件：
-vocab 限制text和count文件的单词，没有出现在词典的单词替换为<
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2024-03-20 16:41:00
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数据集2.1数据集概念概念：通常是由数据构成的矩形数据不同行业对数据集的行和列叫法不同行业人行列统计学家观测（observation）变量（variable）数据库分析师记录（record）字段（field）数据挖掘和机器学习研究中示例（example）属性（attribute）可处理的数据类型（模式）：数值型、字符型、逻辑型、复数型、原生型（字节）存储数据的结构：标量、向量、数据、数据框和列表实
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2024-05-18 14:40:25
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