在这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从智能手机上的语音助手到自动驾驶汽车，AI的应用无处不在。而在这些令人惊叹的技术背后，大语言模型（LLM）扮演着至关重要的角色。它们不仅能够理解和生成自然语言，还能在多种场景下提供智能决策支持。然而，对于许多对AI感兴趣的新手来说，大语言模型的训练和应用似乎是一件高不可攀的事情。复杂的技术术语、晦涩的理论知识，以及高昂的
知识图谱与语言预训练是什么关系呢？本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。01 知识图谱与语言预训练关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。 一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的表示手段描述知识，才能完成复杂的语言理解和推理问题。 另外一条思路认为可以利用语言预训练模型，从大量文本语料中训练得到一个由大量参数组成的模型，这个模
引言词向量模型应该是任何一个NLP工程师都应该掌握的基础。还记得17年刚在实验室实习开始接触时，大家都一直在用word2vec。到了18年在公司实习时，实验大多基于glove模型。到了现在Bert大热，各种基于Bert的词向量模型层出不穷，在各个任务各显神威。最近由系统的学习了下词向量模型，发现其实每个词向量背后都蕴藏着很直观的思想或者很优美的数学推理，我相信对我们现在一些任务都会有启发。在这里记
对为 ChatGPT 提供支持的机器学习模型的温和介绍将从引入大型语言模型开始，深入探讨使 GPT-3 能够被训练的革命性自我注意机制，然后深入到从人类反馈中强化学习，这是使 ChatGPT 与众不同的新技术。大型语言模型ChatGPT 是一类机器学习自然语言处理模型的外推，称为大语言模型 （LLM）。LLM消化大量的文本数据并推断文本中单词之间的关系。这些模型在过去几年中不断发展，因为我们看到了
领域驱动设计主要参与者为领域专家和研发人员。领域专家是精通某个业务领域，熟练掌握该领域各种专业术语；而开发人员偏重于程序架构设计，mvc框架，mysql数据持久化等等。这样，开发人员不懂专业术语，而业务专家也不明白各种开发技能，这就导致了他们之间沟通困难。 如何解决这种困难呢，这就需要引入DDD之通用语言。 什么是通用语言呢，它有什么特点？从字面意识上来讲，它就是大家都能够使用明白的一种语
本文遵循CC BY-NC-ND 2.0协议，转载请标明本贴地址。 本文主要分为以下几个板块 Prompt工程-介绍 Prompt工程-基础Prompt搭建 Prompt工程-进阶Prompt搭建 Prompt工程-对抗性Prompt搭建 Prompt工程-其他主题 1. Prompt工程-介绍本指南涵盖了Prompt的基础知识，提供关于如何使用提示来互动和指导大型语言模型（LLM）的
大语言模型（Large Language Model）是一种人工智能技术，通过对海量文本数据进行训练，学习语言的结构、规则和语义，从而可以生成具有自然语言风格的文本或回答自然语言的问题。大语言模型一般基于神经网络技术，通常包含数十亿个参数，可以通过大规模的训练数据进行训练和优化。
原创
2023-11-28 16:57:04
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1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在机器学习领域，语言识别和图像识别都不太需要预处理就能喂给计算机，语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所
语言模型 n元语法 数据稀疏:是因为很多数据算出来都是0语言模型数据集读取数据集with open('/home/kesci/input/jaychou_lyrics4703/jaychou_lyrics.txt') as f:
corpus_chars = f.read()##返回整个文件
print(len(corpus_chars))
pr
文章目录1 文本预处理2 语言模型采样3 循环神经网络基础 1 文本预处理文本预处理常见步骤： 1 读入文本 2 分词 3 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型为了方便模型处理，我们需要将字符串转换为数字。因此我们需要先构建一个字典（vocabulary），将每个词映射到一个唯一的索引编号。 语料库，分词等。 将词进行向量化2
什么是语言模型 本文参考维基百科语言模型 language model 统计语言模型是一个单词序列上的概率分布，对于一个给定长度为m的序列，它可以为整个序列产生一个概率 P(w_1,w_2,…,w_m) 。其实就是想办法找到一个概率分布，它可以表示任意一个句子或序列出现的概率。Unigram modelsUnigram models也即一元文法模型，它是一种上下文无关模型。该模型仅仅考虑当前词本身
简介大语言模型的英文全称为：Large Language Model，缩写为 LLM，也被称为大型语言模型，主要指的是在大规模文本语料上训练、包含百亿级别参数的语言模型，它用来做自然语言相关任务的深度学习模型。自然语言的相关任务简单理解为：给到模型一个文本输入，经过训练的模型会给出相应的输出文本。通常被用来解决常见的语言问题，如：文本分类、问答、总结和文本生成等。大语言模型的局限性随着 ChatG
最近一直被大语言模型刷屏。本文是周末技术分享会的提纲，总结了一些自然语
原创
2023-04-09 20:04:40
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* 类就是类型，实例是对应类型的对象。所有类型对象的类型都是type，type也是所有python类型的根和所有python标准类的默认元类。例子 Null对象，只有一个值，那就是none，不支持任何运算也没有任何内建方法，接近c的void。None没有什么有用的属性，他的bool值总是false * 对象值比较，各种比较操作符，== ！= >= <=等，python支持连续比较 4&
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2023-08-05 21:21:38
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大语言模型如此火爆，查了些资料整理一下，做个初步的了解。 语言模型的发展从开始的统计方法到使用神经网络，再到现在通过使用Transformer架构的模型训练大量数据，理解文本规则和模式，同时随着训练数据和模型的扩大，语言模型的能力提升显著，此时大语言模
微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-document ai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain大语言模型的学习，首先来看简单有效的document.aidocument.aihttps://github.co
现阶段chatGPT非常火热。带动了第三方开源库：LangChain火热。它是一个在大语言模型基础上实现联网搜索并给出回答、总结 PDF 文档、基于某个 Youtube 视频进行问答等等的功能的应用程序。什么是LangchainLangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。 langchain的目标：最强大和差异化的应用程序不仅会通过 API 调用语言模型，它主要拥有 2 个能
本系列文章对近期学习的大语言模型（LLM）和扩散模型（Diffusion Model）的相关内容进行简要总结，作为该系列文章的开篇，主要谈谈近期学习的感受和心得。
原创
2023-04-23 12:12:24
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目录目录1. 统计语言模型2. n-gram 模型2.1 n-gram语言模型的稀疏性问题2.2 n-gram 语言模型的存储问题3. 基于窗口的神经语言模型4. 语言模型的评估指标:困惑度语言模型是预测接下来出现什么词的任务。理论上说，您还可以将语言模型视为为一段文本分配概率的系统。 语言模型的预测任务
实践上说，您每天都在使用语言模型。当你在网页搜索上输入的文字时，当你输入
在上一篇《Generative AI 新世界：文本生成领域论文解读》中，我带领大家一起梳理了文本生成领域（Text Generation）的主要几篇论文：InstructGPT，RLHF，PPO，GPT-3，以及 GPT-4。本期文章我将帮助大家一起梳理另一个目前炙手可热的话题：大型语言模型（Large Language Models，或简写为 LLMs）。大型语言模型指的是具有数十亿参数（B+）
