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，
10.13 Update：最近新出了一个state-of-the-art预训练模型 1. 简介长期以来，词向量一直是NLP任务中的主要表征技术。随着2017年底以及2018年初的一系列技术突破，研究证实预训练的语言表征经过精调后可以在众多NLP任务中达到更好的表现。目前预训练有两种方法：Feature-based：将训练出的representation作为feature用于任务，从词向量、句向量
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2024-06-14 22:33:37
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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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# 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
原创
2024-10-28 04:55:39
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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
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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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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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-
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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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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核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(Task specified Prompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（Language Model as a Service）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM
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2024-04-04 09:48:54
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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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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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我们发现将一个领域（出版）映射到另一个领域（SQL 的特定领域语言）非常符合 LLM 的优势。译自SQL Schema Generation With Large Language Models，作者 David Eastman。我已查看了使用 LLM 生成的regex和JSON 持久性，但许多人认为 AI 可以很好地处理结构化查询语言 (SQL)。为了庆祝 SQL 的50 岁生日，让我们来讨论一
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2024-05-05 22:30:33
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标题：语言模型再自然语言处理任务中有极其重要的作用，大家较为熟悉的是n-gram类型的语言模型，无论是传统的方法还是基于NN的方法，都是根据前N个词 预测当前词，或者求当前词的概率。需要求整个序列的概率时需要对序列进行遍历然后进行累乘操作。其实自然语言的语言模型可以不这样玩。下面对一些新型的语言模型加以介绍，并探讨一下其应用。新型语言模型：bert预训练方式：任务1: Masked LM 从直觉上
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2024-03-12 14:48:09
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译者：飞龙协议：CC BY-NC-SA 4.0一、理解大型语言模型本章包括大型语言模型（LLM）背后的基本概念的高层次解释探索 ChatGPT 类 LLM 源自的 Transformer 架构的深层次解释从零开始构建 LLM 的计划像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）是在过去几年中开发的深度神经网络模型。它们引领了自然语言处理（NLP）的新时代。在大型语言模型出现之前，传统方法擅长于分
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
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
