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大型語(yǔ)言模型與詞嵌入模型的區(qū)別
課程簡(jiǎn)介：大型語(yǔ)言模型和詞嵌入模型是自然語(yǔ)言處理中兩個(gè)關(guān)鍵概念。它們都可以應(yīng)用于文本分析和生成，但原理和應(yīng)用場(chǎng)景有所區(qū)別。大型語(yǔ)言模型主要基于統(tǒng)計(jì)和概率模型，適用于生成連續(xù)文本和語(yǔ)義理解。而詞嵌入模型則通過(guò)將詞映射到向量空間，能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系，適用于詞義推斷和文本分類(lèi)。一、詞嵌入模型詞嵌入模型是一種通過(guò)將單詞映射到低維向量空間來(lái)處理文本信息的技術(shù)。它能夠?qū)⒄Z(yǔ)言中的單詞轉(zhuǎn)換為向量形式，以便計(jì)算機(jī)更好地理解和處理文本。常用的詞嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。這些模型在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中被廣
2024-01-23
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語(yǔ)言模型的自回歸性質(zhì)
課程簡(jiǎn)介：自回歸語(yǔ)言模型是一種基于統(tǒng)計(jì)概率的自然語(yǔ)言處理模型。它通過(guò)利用前面的詞語(yǔ)序列來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)的概率分布，從而生成連續(xù)的文本序列。這種模型在自然語(yǔ)言處理中非常有用，被廣泛應(yīng)用于語(yǔ)言生成、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)，自回歸語(yǔ)言模型能夠理解語(yǔ)言的規(guī)律和結(jié)構(gòu)，從而生成具有連貫性和語(yǔ)義準(zhǔn)確性的文本。它不僅可以用于生成文本，還可以用于預(yù)測(cè)下一個(gè)詞語(yǔ)，為后續(xù)的文本處理任務(wù)提供有益的信息。因此，自回歸語(yǔ)言模型是自然語(yǔ)言處理中一種重要且實(shí)用的技術(shù)。一、自回歸模型的概念自回歸模型是一種利用先前的觀(guān)測(cè)
2024-01-22
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人工智能界的語(yǔ)言學(xué)：Python 自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)言模型
課程簡(jiǎn)介：自然語(yǔ)言處理(NLP)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，它致力于讓人機(jī)能夠使用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效的交流。語(yǔ)言模型在NLP中扮演著至關(guān)重要的角色，它們可以學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的概率分布，從而對(duì)文本進(jìn)行各種處理任務(wù)，例如文本生成、機(jī)器翻譯和情感分析。語(yǔ)言模型類(lèi)型有兩種主要的語(yǔ)言模型類(lèi)型：n-元語(yǔ)言模型：考慮前面的n個(gè)單詞來(lái)預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的概率，n稱(chēng)為階數(shù)。神經(jīng)語(yǔ)言模型：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)語(yǔ)言中的復(fù)雜關(guān)系。Python中的語(yǔ)言模型python中有許多庫(kù)可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言模型，包括：nltk.lm:提供了n-元語(yǔ)言模型的實(shí)現(xiàn)。ge
2024-03-21
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Meta 推出 AI 語(yǔ)言模型 LLaMA，一個(gè)有著 650 億參數(shù)的大型語(yǔ)言模型
課程簡(jiǎn)介：2月25日消息，Meta在當(dāng)?shù)貢r(shí)間周五宣布，它將推出一種針對(duì)研究社區(qū)的基于人工智能(AI)的新型大型語(yǔ)言模型，與微軟、谷歌等一眾受到ChatGPT刺激的公司一同加入人工智能競(jìng)賽。Meta的LLaMA是“大型語(yǔ)言模型MetaAI”（LargeLanguageModelMetaAI）的縮寫(xiě)，它可以在非商業(yè)許可下提供給政府、社區(qū)和學(xué)術(shù)界的研究人員和實(shí)體工作者。該公司將提供底層代碼供用戶(hù)使用，因此用戶(hù)可以自行調(diào)整模型，并將其用于與研究相關(guān)的用例。Meta表示，該模型對(duì)算力的要
2023-04-14
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Go語(yǔ)言如何部署PyTorch模型？
課程簡(jiǎn)介：在Go語(yǔ)言中部署PyTorch模型：方法探索很多開(kāi)發(fā)者在使用Go語(yǔ)言進(jìn)行后端開(kāi)發(fā)時(shí)，會(huì)遇到需要部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的?...
2025-03-01
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富士康推出其首款大型語(yǔ)言模型“FoxBrain”
課程簡(jiǎn)介：富士康發(fā)布臺(tái)灣首個(gè)大型語(yǔ)言模型FoxBrain，助力制造和供應(yīng)鏈管理。3月10日，富士康宣布推出其首個(gè)大型語(yǔ)言模型FoxBrain，旨在提升制造和供應(yīng)鏈管理效率。該模型基于Meta的Llama3.1架構(gòu)，利用120塊英偉達(dá)H100GPU，僅用四周時(shí)間完成訓(xùn)練。富士康表示，F(xiàn)oxBrain是臺(tái)灣地區(qū)首個(gè)具備推理能力的大型語(yǔ)言模型，針對(duì)傳統(tǒng)中文和臺(tái)灣地區(qū)語(yǔ)言風(fēng)格進(jìn)行了優(yōu)化。雖然性能略遜于DeepSeek等模型，但已達(dá)到接近世界級(jí)水平的整體性能。FoxBrain最初將用于富士康內(nèi)部應(yīng)用，涵蓋數(shù)據(jù)
2025-03-10
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使用 NET Core、Python 和 Azure 微調(diào)大型語(yǔ)言模型 (LLM)
課程簡(jiǎn)介：目錄引言微調(diào)大型語(yǔ)言模型的必要性解決方案架構(gòu)環(huán)境配置Python模型訓(xùn)練與微調(diào).NETCore集成Azure部署最佳實(shí)踐總結(jié)一、引言大型語(yǔ)言模型(LLM)以其強(qiáng)大的類(lèi)人文本理解和生成能力而備受矚目。然而，許多組織擁有通用模型難以完全捕捉的特定領(lǐng)域知識(shí)和專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)。微調(diào)技術(shù)允許開(kāi)發(fā)者根據(jù)特定場(chǎng)景或行業(yè)定制這些大型模型，從而顯著提升模型的準(zhǔn)確性和適用性。本文將詳細(xì)闡述如何利用Python微調(diào)LLM，并將訓(xùn)練好的模型集成到.NETCoreC#應(yīng)用程序中，最終在MicrosoftAzure平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)高效、可擴(kuò)展的部
2025-01-14
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大型語(yǔ)言模型要避免的六個(gè)陷阱
課程簡(jiǎn)介：從安全和隱私問(wèn)題到錯(cuò)誤信息和偏見(jiàn)，大型語(yǔ)言模型帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)。最近人工智能(AI)取得了令人難以置信的進(jìn)步，這主要是由于開(kāi)發(fā)大型語(yǔ)言模型的進(jìn)步。這些都是文本和代碼生成工具的核心，例如ChatGPT、Bard和GitHub的Copilot。這些模式正在被所有部門(mén)采用。但是，它們是如何被創(chuàng)造和使用的，以及它們?nèi)绾伪粸E用，仍然令人擔(dān)憂(yōu)。一些國(guó)家已經(jīng)決定采取激進(jìn)的方法，暫時(shí)禁止特定的大型語(yǔ)言模型，直到適當(dāng)?shù)姆ㄒ?guī)到位。以下來(lái)看看基于大型語(yǔ)言模型的工具在現(xiàn)實(shí)世界中的一些不利影響，以及減輕這些影響的一些策略
2023-05-12
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GPT大語(yǔ)言模型Alpaca-lora本地化部署實(shí)踐
課程簡(jiǎn)介：模型介紹Alpaca模型是斯坦福大學(xué)研發(fā)的LLM（LargeLanguageModel，大語(yǔ)言）開(kāi)源模型，是一個(gè)在52K指令上從LLaMA7B（Meta公司開(kāi)源的7B）模型微調(diào)而來(lái)，具有70億的模型參數(shù)（模型參數(shù)越大，模型的推理能力越強(qiáng)，當(dāng)然隨之訓(xùn)練模型的成本也就越高）。LoRA，英文全稱(chēng)Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels，直譯為大語(yǔ)言模型的低階適應(yīng)，這是微軟的研究人員為了解決大語(yǔ)言模型微調(diào)而開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)。如果想讓一個(gè)預(yù)訓(xùn)練大語(yǔ)言模型能夠執(zhí)行特定領(lǐng)域
2023-06-01
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Go語(yǔ)言如何高效部署PyTorch模型？
課程簡(jiǎn)介：Go語(yǔ)言與PyTorch模型部署：探索高效的解決方案在深度學(xué)習(xí)模型部署中，選擇合適的語(yǔ)言和框架至關(guān)重要。TensorFlo...
2025-03-01
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Go語(yǔ)言的內(nèi)存模型介紹
課程簡(jiǎn)介：Go語(yǔ)言的內(nèi)存模型詳述了"在一個(gè)groutine中對(duì)變量進(jìn)行讀操作能夠偵測(cè)到在其他goroutine中對(duì)該變量的寫(xiě)操作"的條件，本文為大家介紹了Go語(yǔ)言的內(nèi)存模型，希望對(duì)大家有一定的幫助。
2020-01-10
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逆向思維：MetaMath新數(shù)學(xué)推理語(yǔ)言模型訓(xùn)練大型模型
課程簡(jiǎn)介：復(fù)雜數(shù)學(xué)推理是評(píng)價(jià)大語(yǔ)言模型推理能力的重要指標(biāo)，目前常用的數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集樣本量有限且問(wèn)題多樣性不足，導(dǎo)致大語(yǔ)言模型存在[逆轉(zhuǎn)詛咒]的現(xiàn)象，即一個(gè)訓(xùn)練于「A是B」的語(yǔ)言模型無(wú)法推廣到「B是A」[1]。此現(xiàn)象在數(shù)學(xué)推理任務(wù)中的具體形式是：即給定一個(gè)數(shù)學(xué)問(wèn)題，語(yǔ)言模型擅于用正向推理解答問(wèn)題但缺乏逆向推理解決問(wèn)題的能力。逆向推理在數(shù)學(xué)問(wèn)題中十分常見(jiàn)，如下2個(gè)例子。1.經(jīng)典問(wèn)題-雞兔同籠正向推理：籠子里有23只雞和12只兔，問(wèn)籠子里有多少個(gè)頭和多少只腳？逆向推理：有若干只雞兔同在一個(gè)籠子里，從上面數(shù)，有3
2023-10-11
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為NLP選擇正確的語(yǔ)言模型
課程簡(jiǎn)介：譯者 | 崔皓審校 | 孫淑娟一、開(kāi)篇大型語(yǔ)言模型（LLMs）是為產(chǎn)生文本而訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。憑借令人印象深刻的能力，LLMs已經(jīng)成為現(xiàn)代自然語(yǔ)言處理（NLP）的佼佼者。傳統(tǒng)意義上，它們是由學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和大型科技公司（如OpenAI、微軟和英偉達(dá)）預(yù)先訓(xùn)練而成的。它們中的大多數(shù)隨后被提供給公眾使用。這種即插即用的方法是向大規(guī)模的人工智能應(yīng)用邁出的重要一步--企業(yè)現(xiàn)在可以專(zhuān)注于為特定的使用案例微調(diào)現(xiàn)有的LLM模型，而不是花費(fèi)大量資源來(lái)訓(xùn)練具有一般語(yǔ)言知識(shí)的模型。然而，為應(yīng)用挑選合適的模型仍舊是很棘手
2023-04-14
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go語(yǔ)言模板類(lèi)型有哪些
課程簡(jiǎn)介：Go語(yǔ)言模板系統(tǒng)提供了多種模板類(lèi)型，包括：文本模板：用于生成純文本，支持基本控制結(jié)構(gòu)。HTML 模板：專(zhuān)用于生成 HTML 輸出，提供自動(dòng) HTML 轉(zhuǎn)義功能。自定義模板：可自行創(chuàng)建模板類(lèi)型，擴(kuò)展特定功能。
2024-07-27
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文檔字越多，模型越興奮！KOSMOS-2.5：閱讀「文本密集圖像」的多模態(tài)大語(yǔ)言模型
課程簡(jiǎn)介：目前的一個(gè)明顯趨勢(shì)是致力于構(gòu)建更大更復(fù)雜的模型，這些模型擁有數(shù)百/數(shù)千億個(gè)參數(shù)，能夠生成令人印象深刻的語(yǔ)言輸出然而，現(xiàn)有的大型語(yǔ)言模型主要集中在文本信息上，無(wú)法理解視覺(jué)信息。因此多模態(tài)大型語(yǔ)言模型（MLLMs）領(lǐng)域的進(jìn)展旨在解決這一限制，MLLMs將視覺(jué)和文本信息融合到一個(gè)基于Transformer的單一模型中，使該模型能夠根據(jù)這兩種模態(tài)學(xué)習(xí)和生成內(nèi)容。MLLMs在各種實(shí)際應(yīng)用中顯示出潛力，包括自然圖像理解和文本圖像理解。這些模型利用語(yǔ)言建模作為處理多模態(tài)問(wèn)題的通用接口，使其能夠根據(jù)文本和視覺(jué)輸
2023-09-29
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淺談PHP與Java之Web開(kāi)發(fā)整合技術(shù)
課程簡(jiǎn)介：前言 PHP為語(yǔ)法簡(jiǎn)單的腳本語(yǔ)言，可以做為HTML的嵌入型語(yǔ)言，而且與Apache網(wǎng)頁(yè)伺服器搭配的設(shè)定容易、效能亦高。 前言 PHP為語(yǔ)法簡(jiǎn)單的腳本語(yǔ)言，可以做為HTML的嵌入型語(yǔ)言，而且與Apache網(wǎng)頁(yè)伺服器搭配的設(shè)定容易、效能亦高。 Java則是商業(yè)用途的優(yōu)秀物件導(dǎo)
2016-06-06
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改進(jìn)大型語(yǔ)言模型（LLM）的數(shù)據(jù)標(biāo)注方法
課程簡(jiǎn)介：大規(guī)模語(yǔ)言模型（LLM）的微調(diào)是通過(guò)使用特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行再訓(xùn)練，以使其適應(yīng)特定任務(wù)或領(lǐng)域。數(shù)據(jù)注釋在微調(diào)過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用，它涉及將數(shù)據(jù)標(biāo)記為模型需要理解的特定信息。1.數(shù)據(jù)注釋的原理數(shù)據(jù)注釋是通過(guò)在數(shù)據(jù)中添加元數(shù)據(jù)，如標(biāo)簽、標(biāo)記等，以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)模型更好地理解和處理數(shù)據(jù)。對(duì)于大型語(yǔ)言模型的微調(diào)，數(shù)據(jù)注釋的原理在于提供指導(dǎo)性信息，以幫助模型更好地理解特定領(lǐng)域的語(yǔ)言和語(yǔ)境。常見(jiàn)的數(shù)據(jù)注釋方法包括實(shí)體識(shí)別、情感分析和關(guān)系抽取等。2.數(shù)據(jù)注釋的方法2.1實(shí)體識(shí)別實(shí)體識(shí)別是一種信息抽
2024-01-22
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Java語(yǔ)言中的數(shù)學(xué)模型介紹
課程簡(jiǎn)介：Java語(yǔ)言是一種高級(jí)編程語(yǔ)言，非常適合用于數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建和分析。數(shù)學(xué)模型是數(shù)學(xué)概念在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用，它們通常用于解決實(shí)際問(wèn)題，例如預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)、優(yōu)化生產(chǎn)和制造等。本文將介紹Java語(yǔ)言中常見(jiàn)的數(shù)學(xué)模型及其應(yīng)用。線(xiàn)性規(guī)劃線(xiàn)性規(guī)劃是一種優(yōu)化方法，在解決企業(yè)最優(yōu)決策、資源配置以及生產(chǎn)計(jì)劃等問(wèn)題中廣泛應(yīng)用。在Java語(yǔ)言中，可以使用ApacheCommons
2023-06-10
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語(yǔ)言模型解耦的方法及介紹
課程簡(jiǎn)介：語(yǔ)言模型是自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)任務(wù)之一，其主要目標(biāo)是學(xué)習(xí)語(yǔ)言的概率分布。通過(guò)給定前文，預(yù)測(cè)下一個(gè)單詞的概率。為了實(shí)現(xiàn)這種模型，常常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或變壓器（Transformer）。然而，語(yǔ)言模型的訓(xùn)練和應(yīng)用經(jīng)常受到耦合問(wèn)題的影響。耦合指的是模型中各個(gè)部分之間的依賴(lài)關(guān)系，因此對(duì)某個(gè)部分進(jìn)行修改可能會(huì)對(duì)其他部分產(chǎn)生影響。這種耦合現(xiàn)象使得模型的優(yōu)化和改進(jìn)變得復(fù)雜，需要在保持整體性能的同時(shí)解決各個(gè)部分之間的相互影響。解耦的目標(biāo)是減少依賴(lài)關(guān)系，使模型部分獨(dú)立訓(xùn)練和優(yōu)化，提升效果和可擴(kuò)
2024-01-23
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