Sprachmodelle basieren auf Text, der normalerweise in Form von Zeichenfolgen vorliegt. Da die Eingabe in das Modell jedoch nur Zahlen sein kann, muss der Text in eine numerische Form umgewandelt werden. Die Tokenisierung ist eine grundlegende Aufgabe der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie kann eine fortlaufende Textsequenz (z. B. S?tze, Abs?tze usw.) entsprechend den spezifischen Anforderungen in eine Zeichenfolge (z. B. W?rter, Phrasen, Zeichen, Satzzeichen usw.) unterteilen. Die darin enthaltenen Einheiten werden als Token oder Wort bezeichnet. Gem?? dem in der Abbildung unten gezeigten spezifischen Prozess werden die Texts?tze zun?chst in Einheiten unterteilt, dann werden die einzelnen Elemente digitalisiert (in Vektoren abgebildet), dann werden diese Vektoren zur Codierung in das Modell eingegeben und schlie?lich an nachgelagerte Aufgaben ausgegeben erhalten Sie weiterhin das Endergebnis. Die Textsegmentierung kann entsprechend der Granularit?t der Textsegmentierung in Toke unterteilt werden.

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der F?rderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datens?tze k?nnen nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die F?higkeiten gro?er Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die F?higkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datens?tze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datens?tze immer noch einige M?ngel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schr?nken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und k?nnen die F?higkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollst?ndig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

So verwenden Sie Vue zur Datenverschlüsselung und sicheren übertragung. Einführung: Mit der Entwicklung des Internets hat die Datensicherheit immer mehr Aufmerksamkeit erhalten. Bei der Entwicklung von Webanwendungen sind Datenverschlüsselung und sichere übertragung wichtige Mittel zum Schutz der Privatsph?re und sensibler Informationen der Benutzer. Als beliebtes JavaScript-Framework bietet Vue eine Fülle von Tools und Plug-Ins, die uns bei der Datenverschlüsselung und sicheren übertragung helfen k?nnen. In diesem Artikel wird die Verwendung von Vue zur Datenverschlüsselung und sicheren übertragung vorgestellt und Codebeispiele als Referenz bereitgestellt. 1. Datenverschlüsselung und Datenverschlüsselung

Hallo zusammen, mein Name ist Luga. Heute werden wir weiterhin Technologien im ?kosystem der künstlichen Intelligenz erforschen, insbesondere LLMFine-Tuning. In diesem Artikel wird die LLMFine-Tuning-Technologie weiterhin eingehend analysiert, um allen zu helfen, ihren Implementierungsmechanismus besser zu verstehen, damit sie besser auf die Marktentwicklung und andere Bereiche angewendet werden kann. LLMs (LargeLanguageModels) führen eine neue Welle der Technologie der künstlichen Intelligenz an. Diese fortschrittliche KI simuliert die menschlichen Wahrnehmungs- und Sprachf?higkeiten, indem sie riesige Datenmengen mithilfe statistischer Modelle analysiert, um komplexe Muster zwischen W?rtern und Phrasen zu lernen. Die leistungsstarken Funktionen von LLMs haben gro?es Interesse bei vielen führenden Unternehmen und Technologiebegeisterten geweckt, die sich beeilen, diese auf künstlicher Intelligenz basierenden Funktionen einzuführen

Zusammenstellung|Produziert von Ich fange an, serverloses Cloud Computing zu vermissen. Ihre Anwendungen reichen von der Verbesserung der Konversations-KI bis hin zur Bereitstellung komplexer Analysel?sungen für verschiedene Branchen und vielen anderen Funktionen. Viele Unternehmen setzen diese Modelle auf Cloud-Plattformen ein, da ?ffentliche Cloud-Anbieter bereits ein fertiges ?kosystem bereitstellen und dies der Weg des geringsten Widerstands ist. Allerdings ist es nicht billig. Die Cloud bietet darüber hinaus weitere Vorteile wie Skalierbarkeit, Effizienz und erweiterte Rechenfunktionen (GPUs auf Anfrage verfügbar). Es gibt einige wenig bekannte Aspekte der Bereitstellung von LLM auf ?ffentlichen Cloud-Plattformen

Da Sprachmodelle in einem noch nie dagewesenen Ausma? skaliert werden, wird eine umfassende Feinabstimmung für nachgelagerte Aufgaben unerschwinglich teuer. Um dieses Problem zu l?sen, begannen Forscher, der PEFT-Methode Aufmerksamkeit zu schenken und sie zu übernehmen. Die Hauptidee der PEFT-Methode besteht darin, den Umfang der Feinabstimmung auf einen kleinen Satz von Parametern zu beschr?nken, um die Rechenkosten zu senken und gleichzeitig eine hochmoderne Leistung bei Aufgaben zum Verstehen natürlicher Sprache zu erzielen. Auf diese Weise k?nnen Forscher Rechenressourcen einsparen und gleichzeitig eine hohe Leistung aufrechterhalten, wodurch neue Forschungsschwerpunkte auf dem Gebiet der Verarbeitung natürlicher Sprache entstehen. RoSA ist eine neue PEFT-Technik, die durch Experimente mit einer Reihe von Benchmarks gezeigt hat, dass sie frühere Low-Rank-Adaptive- (LoRA) und reine Sparse-Feinabstimmungsmethoden mit demselben Parameterbudget übertrifft. Dieser Artikel wird n?her darauf eingehen

In der Webentwicklung bedeutet ein 401 Unauthorized-Fehler, dass der Client nicht berechtigt ist, auf eine bestimmte Ressource zuzugreifen. PHP bietet mehrere Verarbeitungsmethoden: 1. Verwenden Sie den HTTP-Statuscode 401. 2. JSON-Antwort ausgeben. Um die Sicherheit zu erh?hen, k?nnen Sie folgende Ma?nahmen ergreifen: 1. Verwenden Sie HTTPS. 2. Aktivieren Sie den CSRF-Schutz. 4. Verwenden Sie ein Autorisierungsframework.

Im Jahr 2018 ver?ffentlichte Google BERT. Nach seiner Ver?ffentlichung übertraf es die State-of-the-Art-Ergebnisse (Sota) von 11 NLP-Aufgaben und stellte damit einen neuen Meilenstein in der NLP-Welt dar In der Abbildung unten ist der Trainingsprozess des BERT-Modells dargestellt, rechts der Feinabstimmungsprozess für bestimmte Aufgaben. Unter anderem dient die Feinabstimmungsphase der Feinabstimmung, wenn sie anschlie?end in einigen nachgelagerten Aufgaben verwendet wird, wie z. B. Textklassifizierung, Wortartkennzeichnung, Frage- und Antwortsysteme usw. BERT kann auf verschiedene Arten feinabgestimmt werden Aufgaben ohne Anpassung der Struktur. Durch das Aufgabendesign ?vorab trainiertes Sprachmodell + Feinabstimmung der nachgelagerten Aufgabe“ werden leistungsstarke Modelleffekte erzielt. Seitdem ist ?Sprachmodell vor dem Training + Feinabstimmung der nachgelagerten Aufgabe“ zum Mainstream-Training im NLP-Bereich geworden.