Cours Intermédiaire  11007

Introduction au cours："Tutoriel vidéo d'auto-apprentissage sur l'équilibrage de charge Linux du réseau informatique" implémente principalement l'équilibrage de charge Linux en effectuant des opérations de script sur le Web, lvs et Linux sous nagin.

Cours Avancé  17079

Introduction au cours："Tutoriel vidéo Shang Xuetang MySQL" vous présente le processus depuis l'installation jusqu'à l'utilisation de la base de données MySQL, et présente en détail les opérations spécifiques de chaque lien.

Cours Avancé  10774

Introduction au cours：« Tutoriel vidéo d'affichage d'exemples front-end de Brothers Band » présente des exemples de technologies HTML5 et CSS3 à tout le monde, afin que chacun puisse devenir plus compétent dans l'utilisation de HTML5 et CSS3.

Introduction au cours：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  1425

Introduction au cours：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  892

Introduction au cours：Qu’il s’agisse de problèmes de sécurité et de confidentialité, de désinformation ou de préjugés, les grands modèles linguistiques comportent des risques et des récompenses. Des progrès incroyables ont été réalisés récemment dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), en grande partie grâce aux progrès réalisés dans le développement de grands modèles de langage. Ceux-ci sont au cœur des outils de génération de texte et de code tels que ChatGPT, Bard et Copilot de GitHub. Ces modèles sont adoptés dans tous les secteurs. Mais la manière dont ils sont créés et utilisés, ainsi que la manière dont ils peuvent être utilisés à mauvais escient, reste une source de préoccupation. Certains pays ont décidé d'adopter une approche drastique et d'interdire temporairement certains grands modèles linguistiques jusqu'à ce que des réglementations appropriées soient en place. Voici un aperçu de certains des effets négatifs réels des grands outils basés sur des modèles de langage, ainsi que de quelques stratégies pour les atténuer.

2023-05-12 commentaire 0  1318

Introduction au cours：Traducteur | Évalué par Li Rui | Sun Shujuan Avant que les chatbots dotés de capacités sensibles ne deviennent un sujet brûlant, les grands modèles de langage (LLM) suscitaient déjà plus d'enthousiasme et d'inquiétude. Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLM), des modèles d'apprentissage profond formés sur de grandes quantités de texte, ont obtenu de bons résultats sur plusieurs critères utilisés pour mesurer les capacités de compréhension du langage. Les grands modèles linguistiques tels que GPT-3 et LaMDA parviennent à maintenir la cohérence entre des textes plus longs. Ils semblent bien informés sur différents sujets et restent cohérents tout au long des longues conversations. Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus si convaincants que certaines personnes les associent à la personnalité et à des formes supérieures d'intelligence. Mais les grands modèles de langage (LLM) peuvent se comporter comme des humains

2023-04-12 commentaire 0  1237

Introduction au cours：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  1187