Présentation de l'article：Le traitement du langage naturel (NLP) est un domaine de l'informatique qui vise à permettre aux ordinateurs de communiquer efficacement en utilisant le langage naturel. Les modèles linguistiques jouent un rôle crucial en PNL. Ils peuvent apprendre les distributions de probabilité dans le langage pour effectuer diverses tâches de traitement du texte, telles que la génération de texte, la traduction automatique et l'analyse des sentiments. Types de modèles de langage Il existe deux principaux types de modèles de langage : Modèle de langage n-gram : considère les n mots précédents pour prédire la probabilité du mot suivant, n est appelé l'ordre. Modèle de langage neuronal : utilisez les réseaux de neurones pour apprendre des relations complexes dans le langage. Modèle de langage en Python Il existe de nombreuses bibliothèques en Python qui peuvent implémenter des modèles de langage, notamment : nltk.lm : fournit l'implémentation du modèle de langage n-gram. ge

2024-03-21 commentaire 0  1196

Présentation de l'article：Les grands modèles de langage et les modèles d’intégration de mots sont deux concepts clés du traitement du langage naturel. Ils peuvent tous deux être appliqués à l’analyse et à la génération de texte, mais les principes et les scénarios d’application sont différents. Les modèles linguistiques à grande échelle sont principalement basés sur des modèles statistiques et probabilistes et conviennent à la génération continue de textes et à une compréhension sémantique. Le modèle d'intégration de mots peut capturer la relation sémantique entre les mots en mappant les mots sur un espace vectoriel, et convient à l'inférence de signification de mot et à la classification de texte. 1. Modèle d'incorporation de mots Le modèle d'incorporation de mots est une technologie qui traite les informations textuelles en mappant les mots dans un espace vectoriel de faible dimension. Il convertit les mots d'une langue sous forme vectorielle afin que les ordinateurs puissent mieux comprendre et traiter le texte. Les modèles d'intégration de mots couramment utilisés incluent Word2Vec et GloVe. Ces modèles sont largement utilisés dans les tâches de traitement du langage naturel

2024-01-23 commentaire 0  1442

Présentation de l'article：Le modèle de langage autorégressif est un modèle de traitement du langage naturel basé sur la probabilité statistique. Il génère des séquences de texte continues en exploitant les séquences de mots précédentes pour prédire la distribution de probabilité du mot suivant. Ce modèle est très utile dans le traitement du langage naturel et est largement utilisé dans la génération de langage, la traduction automatique, la reconnaissance vocale et d'autres domaines. En analysant les données historiques, les modèles linguistiques autorégressifs sont capables de comprendre les lois et la structure du langage pour générer un texte cohérent et précis sémantiquement. Il peut non seulement être utilisé pour générer du texte, mais également pour prédire le mot suivant, fournissant ainsi des informations utiles pour les tâches de traitement de texte ultérieures. Par conséquent, les modèles de langage autorégressifs constituent une technique importante et pratique dans le traitement du langage naturel. 1. Le concept de modèle autorégressif Le modèle autorégressif est un modèle qui utilise des observations antérieures pour

2024-01-22 commentaire 0  683

Présentation de l'article：C'est la saison de l'IA, et les entreprises technologiques produisent de grands modèles linguistiques comme le pain d'une boulangerie. Les nouveaux modèles sont publiés rapidement et il devient trop difficile de suivre. Mais au milieu de la vague de nouvelles versions, seuls quelques modèles sont disponibles.

2024-06-14 commentaire 0  905

Présentation de l'article：Le langage Java est un langage de programmation de haut niveau très adapté à la construction et à l’analyse de modèles mathématiques. Les modèles mathématiques sont l'application de concepts mathématiques dans le monde réel. Ils sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes pratiques, tels que prédire les tendances futures, optimiser la production et la fabrication, etc. Cet article présentera les modèles mathématiques courants et leurs applications dans le langage Java. Programmation linéaire La programmation linéaire est une méthode d'optimisation largement utilisée pour résoudre des problèmes tels que la prise de décision optimale en entreprise, l'allocation des ressources et la planification de la production. En langage Java, vous pouvez utiliser Apache Commons

2023-06-10 commentaire 0  1468

Présentation de l'article：La grammaire est très importante dans le traitement du langage naturel et les modèles linguistiques, car elle aide les modèles à comprendre la structure et les relations entre les composants du langage. La grammaire est un ensemble de règles qui décrivent la structure, l'ordre et les relations entre les mots et les expressions dans une langue. Ces règles peuvent être exprimées sous forme de grammaire formelle ou de texte en langage naturel. Ces règles peuvent ensuite être transformées en une forme compréhensible par ordinateur telle qu'une grammaire sans contexte (CFG) ou une grammaire de dépendances (DG). Ces règles de grammaire formelles constituent la base du traitement du langage informatique, permettant aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage humain. En appliquant ces règles, nous pouvons effectuer des opérations telles que l'analyse syntaxique, la génération d'arbres syntaxiques et l'analyse sémantique pour réaliser des tâches telles que le traitement du langage naturel et la traduction automatique. En traitement du langage naturel, grammaire

2024-01-22 commentaire 0  1072

Présentation de l'article：Les progrès du traitement du langage naturel ces dernières années proviennent en grande partie de modèles de langage à grande échelle. Chaque nouveau modèle publié pousse la quantité de paramètres et de données d'entraînement vers de nouveaux sommets, et en même temps, les classements de référence existants seront abattus ! Par exemple, en avril de cette année, Google a publié le modèle de langage PaLM (Pathways Language Model) composé de 540 milliards de paramètres, qui a surpassé avec succès les humains dans une série de tests de langage et de raisonnement, en particulier ses excellentes performances dans des scénarios d'apprentissage sur petits échantillons. PaLM est considéré comme la direction de développement du modèle de langage de nouvelle génération. De la même manière, les modèles de langage visuel font des merveilles et les performances peuvent être améliorées en augmentant la taille du modèle. Bien sûr, s'il ne s'agit que d'un modèle de langage visuel multitâche

2023-04-12 commentaire 0  1323

Présentation de l'article：Il existe de nombreuses façons d'évaluer de nouveaux modèles de langage, dont certaines sont basées sur une évaluation par des experts humains, tandis que d'autres sont basées sur une évaluation automatisée. Chacune de ces méthodes présente des avantages et des inconvénients. Cet article se concentrera sur les méthodes de perplexité basées sur l'évaluation automatisée. La perplexité est une métrique utilisée pour évaluer la qualité des modèles de langage. Il mesure le pouvoir prédictif d’un modèle de langage à partir d’un ensemble de données. Plus la valeur de confusion est faible, meilleure est la capacité de prédiction du modèle. Cette métrique est souvent utilisée pour évaluer les modèles de traitement du langage naturel afin de mesurer la capacité du modèle à prédire le mot suivant dans un texte donné. Une perplexité plus faible indique de meilleures performances du modèle. Dans le traitement du langage naturel, le but d’un modèle linguistique est de prédire la probabilité du mot suivant dans une séquence. Étant donné une séquence de mots

2024-01-22 commentaire 0  1154

Présentation de l'article：Comprendre en profondeur le modèle de coroutine et de concurrence du langage Go. Le langage Go est un langage de programmation qui a connu un essor rapide ces dernières années. Son modèle de concurrence unique et son mécanisme de coroutine sont devenus l'une des principales raisons de sa popularité. Le modèle de concurrence du langage Go et les caractéristiques des coroutines rendent la programmation concurrente plus simple et plus efficace. Cet article approfondira le modèle de coroutine et de concurrence du langage Go. Tout d’abord, nous devons comprendre ce que sont les coroutines. Les coroutines, également connues sous le nom de threads légers, constituent un modèle de programmation simultanée très flexible. Par rapport aux threads traditionnels, les coroutines sont plus portables et leur création et destruction

2023-11-30 commentaire 0  1196

Présentation de l'article：Maîtrisez le modèle de concurrence et le mécanisme de verrouillage dans le langage Go Avec le développement rapide d'Internet et les besoins croissants des utilisateurs, la demande de langages de programmation hautes performances et à haute concurrence est également de plus en plus élevée. En tant que langage de programmation open source, le langage Go est devenu le langage de premier choix pour créer des programmes à haute concurrence grâce à son modèle de concurrence efficace et à son mécanisme de verrouillage flexible. 1. Modèle de concurrence Le langage Go utilise le mécanisme de thread léger Goroutine pour obtenir la concurrence. Goroutine est un thread très léger, alimenté par le runtime du langage Go (runti

2023-11-30 commentaire 0  562

Présentation de l'article：Le modèle linguistique est l’une des tâches de base du traitement du langage naturel et son objectif principal est d’apprendre la distribution de probabilité du langage. Prédisez la probabilité du mot suivant en fonction du texte précédent. Pour mettre en œuvre ce modèle, des réseaux de neurones tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les transformateurs sont souvent utilisés. Cependant, la formation et l’application des modèles linguistiques sont souvent affectées par des problèmes de couplage. Le couplage fait référence aux dépendances entre les parties du modèle, de sorte que les modifications apportées à une partie peuvent avoir un impact sur d'autres parties. Ce phénomène de couplage complique l'optimisation et l'amélioration du modèle, nécessitant de traiter l'interaction entre les différentes parties tout en conservant les performances globales. L'objectif du découplage est de réduire les dépendances, de permettre aux parties du modèle d'être entraînées et optimisées de manière indépendante, et d'améliorer les performances et l'évolutivité.

2024-01-23 commentaire 0  683

Présentation de l'article：Le réglage fin des modèles de langage à grande échelle (LLM) implique le recyclage d'un modèle pré-entraîné à l'aide de données spécifiques au domaine pour l'adapter à une tâche ou un domaine spécifique. L'annotation des données joue un rôle crucial dans le processus de réglage fin et implique d'étiqueter les données avec des informations spécifiques que le modèle doit comprendre. 1. Principe de l'annotation des données L'annotation des données vise à aider les modèles d'apprentissage automatique à mieux comprendre et traiter les données en ajoutant des métadonnées, telles que des balises, des balises, etc., aux données. Pour le réglage fin des grands modèles de langage, le principe de l'annotation des données est de fournir des informations directrices pour aider le modèle à mieux comprendre le langage et le contexte d'un domaine spécifique. Les méthodes courantes d'annotation de données incluent la reconnaissance d'entités, l'analyse des sentiments et l'extraction de relations. 2. Méthodes d'annotation des données 2.1 Reconnaissance d'entités La reconnaissance d'entités est une sorte d'extraction d'informations

2024-01-22 commentaire 0  1111

Présentation de l'article：Les grands modèles de langage LLM sont généralement formés à l'aide de l'architecture Transformer pour améliorer la capacité à comprendre et à générer un langage naturel à travers de grandes quantités de données textuelles. Ces modèles sont largement utilisés dans les chatbots, la synthèse de texte, la traduction automatique et d'autres domaines. Certains grands modèles de langage LLM bien connus incluent la série GPT d'OpenAI et le BERT de Google. Dans le domaine du traitement du langage naturel, la génération améliorée par récupération est une technique qui combine récupération et génération. Il génère un texte qui répond aux exigences en récupérant les informations pertinentes à partir de corpus de textes à grande échelle et en utilisant des modèles génératifs pour recombiner et organiser ces informations. Cette technique a un large éventail d'applications, notamment le résumé de texte, la traduction automatique, la génération de dialogues et d'autres tâches. Amélioration de la récupération en tirant parti de la récupération et de la génération

2024-01-23 commentaire 0  1208

Présentation de l'article：Cet article examine les métriques les plus largement utilisées et les plus fiables pour évaluer les grands modèles de langage (LLM). L'article traite des différentes catégories de métriques, notamment BLEU, ROUGE, METEOR et NIST, et de la manière dont elles mesurent les performances de L.

2024-08-13 commentaire 0  1045

Présentation de l'article：Les types de fichiers du langage Go sont principalement identifiés par des suffixes. Les types courants incluent : .go : fichier de code source.mod : description du module file_test.go : fichier de test.c : fichier de code source du langage C_.s : fichier de code source du langage assembleur h : Fichier d'en-tête du langage C

2024-04-08 commentaire 0  539

Présentation de l'article：Les modèles linguistiques à grande échelle constituent une technologie clé dans le domaine du traitement du langage naturel, affichant de solides performances dans diverses tâches. La stratégie de décodage est l'un des aspects importants de la génération de texte par le modèle. Cet article détaillera les stratégies de décodage dans les grands modèles de langage et discutera de leurs avantages et inconvénients. 1. Aperçu des stratégies de décodage Dans les grands modèles de langage, les stratégies de décodage sont des méthodes permettant de générer des séquences de texte. Les stratégies de décodage courantes incluent la recherche gourmande, la recherche par faisceau et la recherche aléatoire. La recherche gourmande est une méthode simple et directe qui sélectionne à chaque fois le mot avec la probabilité la plus élevée comme mot suivant, mais peut ignorer d'autres possibilités. La recherche par faisceau ajoute une restriction de largeur sur la base d'une recherche gourmande, ne conservant que les mots candidats ayant la probabilité la plus élevée, augmentant ainsi la diversité. La recherche aléatoire sélectionne au hasard le mot suivant, ce qui peut produire des résultats plus diversifiés.

2024-01-22 commentaire 0  1191

Présentation de l'article：Non, bien que le langage Go propose un mécanisme similaire aux génériques, il ne peut pas être considéré comme de véritables génériques. Le langage Go fournit un mécanisme appelé « interface » qui peut être utilisé pour simuler les fonctionnalités des génériques. Bien que cette approche puisse simuler les fonctionnalités des génériques, elle n’est pas aussi flexible que les génériques dans d’autres langages de programmation. Dans le langage Go, les interfaces ne peuvent définir que des méthodes, pas des variables ou des propriétés, ce qui signifie que les structures de données génériques ne peuvent pas être définies dans l'interface comme dans d'autres langages de programmation.

2023-08-23 commentaire 0  855

Présentation de l'article：Les grands modèles de langage font référence à des modèles de traitement du langage naturel comportant plus de 100 millions de paramètres. En raison de leur taille et de leur complexité, la formation d’un tel modèle nécessite des ressources informatiques et des données importantes. Par conséquent, l’apprentissage par transfert est devenu une méthode importante pour former de grands modèles de langage. En utilisant les modèles et les données existants, le processus de formation peut être accéléré et les performances améliorées. L'apprentissage par transfert peut transférer les paramètres et les connaissances des modèles formés sur d'autres tâches vers la tâche cible, réduisant ainsi les besoins en données et le temps de formation. Cette approche est largement utilisée dans la recherche et dans l’industrie, jetant les bases de la création de modèles de langage plus puissants. L'apprentissage par transfert est une méthode qui utilise un modèle déjà formé pour ajuster ses paramètres ou certains composants lors de la résolution d'autres tâches. Dans le domaine du traitement du langage naturel, l'apprentissage par transfert peut

2024-01-22 commentaire 0  880

Présentation de l'article：Le raisonnement mathématique complexe est un indicateur important pour évaluer la capacité de raisonnement des grands modèles de langage. Actuellement, les ensembles de données de raisonnement mathématique couramment utilisés ont des tailles d'échantillon limitées et une diversité de problèmes insuffisante, ce qui entraîne le phénomène de « malédiction d'inversion » dans les grands modèles de langage. c'est-à-dire une personne formée sur « A est B » « Le modèle de langage ne peut pas être généralisé à « B est A » [1]. La forme spécifique de ce phénomène dans les tâches de raisonnement mathématique est la suivante : étant donné un problème mathématique, le modèle de langage est efficace pour utiliser le raisonnement direct pour résoudre le problème, mais n'a pas la capacité de résoudre le problème avec un raisonnement inverse. Le raisonnement inverse est très courant dans les problèmes mathématiques, comme le montrent les deux exemples suivants. 1. Question classique - Raisonnement direct des poules et des lapins dans la même cage : Il y a 23 poules et 12 lapins dans la cage. Combien de têtes et combien de pieds y a-t-il dans la cage ? Raisonnement inverse : Il y a plusieurs poules et lapins dans la même cage en partant du haut, il y en a 3.

2023-10-11 commentaire 0  950

Présentation de l'article：Une tendance claire est actuellement à la construction de modèles plus grands et plus complexes avec des dizaines/centaines de milliards de paramètres capables de générer des résultats linguistiques impressionnants. Cependant, les modèles linguistiques à grande échelle existants se concentrent principalement sur les informations textuelles, incapables de comprendre les informations visuelles. Les progrès dans le domaine des grands modèles de langage multimodaux (MLLM) visent à remédier à cette limitation. Les MLLM fusionnent les informations visuelles et textuelles en un seul modèle basé sur Transformer, permettant au modèle d'apprendre et de générer du contenu basé sur les deux modalités. Les MLLM montrent du potentiel dans diverses applications pratiques, notamment la compréhension d’images naturelles et la compréhension d’images textuelles. Ces modèles exploitent la modélisation du langage comme interface commune pour gérer les problèmes multimodaux, leur permettant de modéliser

2023-09-29 commentaire 0  661