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
文本预处理文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤：读入文本分词建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index）将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型读入文本我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例，展示文本预处理的具体过程。import collections
import
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2024-07-08 20:55:29
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同样的，我们在学习高级程序设计语言的时候，了解完基本的语言结构token之后，下一步就是学习语言的语法，然后使用特定的语法结构排列token来构成更加高级的语法结构，类似于英文中的短语和句子，高级程序设计语言中更高级的语言结构是表达式和语句。除此之外，只有结构是没有意义的，计算机只能运行二进制的机器码，我们使用高级语言编写的代码最终也应该可以使用某些手段映射到机器码上才能最终被计算机运
3931: [CQOI2015]网络吞吐量Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 512 MBSubmit: 1692 Solved: 697[Submit][Status][Discuss]Description 路由是指通过计算机网络把信息从源地址传输到目的地址的活动，也是计
tokens=x,y,m-n 提取列格式：FOR /F "tokens=x,y,m-n" %%I IN (Command1) DO Command2用法：一句话总结：提取列。通俗讲，共同提取每一行的第m小节的内容。因此，可以用该命令来指定提取文本信息。tokens=有时表示提取全部。tokens=m表示
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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微软Azure Neural TTS（神经网络版文本转语音）新增五种声音模型，让我们再次体会到了“风格迁移”技术对AI语音模型多情感多风格的强大支持。此次更新的五个美式英语声音模型，包括青春甜美的Jane、低沉温和的Nancy、随性且精力充沛的Davis、响亮激昂的Jason和沙哑粗犷的Tony。在“风格迁移”技术的支持下，不仅拥有开心(cheerful)、伤心(sad)、生气(angry)、兴奋
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2024-04-29 12:59:34
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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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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
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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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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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
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
前k个高频元素前k个高频单词 Topk问题是Java中经典的一类问题，在浅谈TopK部分已经介绍了一道经典的面试题：最小的K个数，主要是通过优先级队列来实现的。前面介绍过了元素的比较和Map和Set的基础用法，接下来看一下两道稍微复杂的TopK问题相关的题目。前k个高频元素
1、描述： 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，请返回其中出现频率前 k 高的元素。你可以按任意顺序返回答案。2
如何使用Java计算tokens数量
## 引言
在编程中，token是代码的最小单元，它可以是关键字、标识符、运算符、分隔符等。计算tokens数量是一项常见的任务，特别是当我们需要对代码进行分析或统计时。在本文中，我将教你如何使用Java来实现计算tokens数量的功能。
## 整体流程
下面是计算tokens数量的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-01-25 10:14:31
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Paper：https://arxiv.org/pdf/1912.02164.pdfCode：https://github.com/uber-research/PPLM 本文讨论了一种受控文本生成的替代方法，称为即插即用语言模型（PPLM），该方法在Uber AI 的最新论文中得到介绍。PPLM允许用户将代表所需控制目标的一个或多个简单属性模型灵活地插入到大型无条件LM中。该方
0. 综述 首先check out输入法项目的代码：$ git clone git://github.com/sunpinyin/sunpinyin.git sunpinyin的代码包括三个部分，src/slm目录下是统计语言模型的代码（slm: statistical language model），src/ime-core目录下是和输入法相关的接口（ime: input method eng
本文探讨ACL 2023会议上关于大语言模型的核心议题，包括幻觉问题的技术解决方案（后验证、数据治理、激活编辑）、训练代理难题，以及模型事实准确性提升与社会适应的平衡，涉及知识检索、人类反馈强化学习等技术细节。
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
