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
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
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2024-04-16 08:59:31
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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
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2023-12-12 23:33:56
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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
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2024-06-18 06:31:59
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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，最新的大模型技术，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 的大模型 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
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2024-03-19 10:40:35
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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
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2024-02-23 09:22:43
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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
随着人工智能技术的不断发展，生成式语言大模型成为了自然语言处理领域的研究热点。本文将重点探讨生成式语言大模型的一些工程思考，并结合 paddlenlp、chatglm 和 llama 这三个案例进行详细阐述。一、概述生成式语言大模型是指能够生成自然语言文本的深度学习模型。与传统的基于规则或模板的方法不同，生成式语言大模型通过对大量语料库的学习，自动地生成符合语法和语义规则的自然语言文本。这种模型的
原创
2023-11-27 10:56:40
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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，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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图像采集中的主要模型包括成像模型和亮度模型。在图像表达f(x,y)中,(x,y)表示像素的空间位置，是由成像时的几何模型所确定的，而f表示像素的幅值数值(灰度)，是由成像时的亮度成像模型所确定的。(1)几何模型 图像采集的过程从几何角度可看作是一个将客观世界的场景通过投影进行空间转化的过程，这个投影过程可用投影变换(也称为成像变换或几何透视变换)描述。一般情况下，客观场景、摄像机和图像平面各
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2024-07-08 09:22:36
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python基础知识11：模块 文章目录python基础知识11：模块1.量变引起质变2.进化史3.标准库模块4.模块化编程的流程5.包 1.量变引起质变2.进化史Python 程序由模块组成。一个模块对应 python 源文件，一般后缀名是：.py。模块由语句组成。运行 Python 程序时，按照模块中语句的顺序依次执行。语句是 Python 程序的构造单元，用于创建对象、变量赋值、调用函数、控
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2024-04-16 10:44:39
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# 使用大语言模型生成R语言代码的全面指南
在当今科技飞速发展的时代，大语言模型（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，学习如何实现一个大语言模型生成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
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2024-10-28 04:55:39
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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
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
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
目录Intro改进思路1 Seq2Seq + Context 模型2 Seq2Seq + Attention模型3 Seq2Seq + 动态记忆网络DMN(dynamic memory network)模型4 改进目标函数：最大化互信息 maximum mutual information5 Seq2Seq + Speaker Embedding(用户画像)模型Ref
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2024-03-21 23:13:40
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熵 如果X是一个离散型随机变量, 取值空间为R, 那么X的熵H(X)定义为式 联合熵和条件熵 如果X,Y是一对离散型随机变量X,Y~p(x, y), X, Y的联合熵H(X,Y)定义为 联合熵就是描述一对随机变量平均所需要的信息量 给定随机变量X, 随机变量Y的条件熵 将联合熵中的log函数展开 将上式称为熵的联合规则, 那么在一般情况下就有
系统程序文件列表 系统的选题背景和意义选题背景： 随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，人们对于知识获取和分享的需求也越来越高。特别是在技术领域，程序员和开发者们需要不断学习新知识、掌握新技术，并与他人进行交流和分享。然而，当前的图书分享系统存在一些问题，比如资源分散、内容质量参差不齐等，这给用户带来了一定的困扰。选题意义： 针对上述问题，我们决定开发一个基于Spring Boot的
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
作者：香港城市大学、中国科学技术大学 许德容论文地址： https://journal.hep.com.cn/fcs/EN/10.1007/s11704-024-40555-y 代码地址：https://github.com/quqxui/Awesome-LLM4IE-Papers今天跟大家分享一篇来自于香港城市大学、中国科学技术大学、腾讯优图实验室总结的大模型生成式信息抽取综述，该文章已经被期刊
