Cours Intermédiaire  11001

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  17071

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  10768

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  1416

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  881

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  1184

Introduction au cours：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  1101

Introduction au cours：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  1021