Kursus Pertengahan  11005

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17074

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Kursus Maju  10771

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Paparan Contoh Bahagian Hadapan Brothers Band" memperkenalkan contoh teknologi HTML5 dan CSS3 kepada semua orang, supaya semua orang boleh menjadi lebih mahir dalam menggunakan HTML5 dan CSS3.

Pengenalan Kursus：Model bahasa besar dan model pembenaman perkataan ialah dua konsep utama dalam pemprosesan bahasa semula jadi. Kedua-duanya boleh digunakan pada analisis dan penjanaan teks, tetapi prinsip dan senario aplikasi adalah berbeza. Model bahasa berskala besar terutamanya berdasarkan model statistik dan probabilistik dan sesuai untuk menjana teks berterusan dan pemahaman semantik. Model embedding perkataan boleh menangkap hubungan semantik antara perkataan dengan memetakan perkataan ke ruang vektor, dan sesuai untuk inferens makna perkataan dan klasifikasi teks. 1. Model benam perkataan Model benam perkataan ialah teknologi yang memproses maklumat teks dengan memetakan perkataan ke dalam ruang vektor berdimensi rendah. Ia menukar perkataan dalam bahasa kepada bentuk vektor supaya komputer dapat memahami dan memproses teks dengan lebih baik. Model pembenaman perkataan yang biasa digunakan termasuk Word2Vec dan GloVe. Model ini digunakan secara meluas dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi

2024-01-23 komen 0  1418

Pengenalan Kursus：Musim ini, dan syarikat teknologi membuat model bahasa besar seperti roti dari kedai roti.Model baharu dikeluarkan secara cepat, dan ia menjadi terlalu sukar untuk menyimpan trek. Tetapi di tengah-tengah kesibukan keluaran baharu, hanya model yang selamat untuk digunakan.

2024-06-14 komen 0  884

Pengenalan Kursus：Model bahasa berskala besar ialah teknologi utama dalam bidang pemprosesan bahasa semula jadi, menunjukkan prestasi yang kukuh dalam pelbagai tugas. Strategi penyahkodan adalah salah satu aspek penting penjanaan teks oleh model. Artikel ini akan memperincikan strategi penyahkodan dalam model bahasa besar dan membincangkan kelebihan dan kekurangannya. 1. Gambaran keseluruhan strategi penyahkodan Dalam model bahasa besar, strategi penyahkodan ialah kaedah untuk menjana jujukan teks. Strategi penyahkodan biasa termasuk carian tamak, carian rasuk dan carian rawak. Carian tamak ialah kaedah mudah dan mudah yang memilih perkataan dengan kebarangkalian tertinggi sebagai perkataan seterusnya setiap kali, tetapi mungkin mengabaikan kemungkinan lain. Carian rasuk menambah had lebar kepada carian tamak, mengekalkan hanya perkataan calon dengan kebarangkalian tertinggi, dengan itu meningkatkan kepelbagaian. Carian rawak memilih perkataan seterusnya secara rawak, yang boleh menghasilkan lebih pelbagai

2024-01-22 komen 0  1186

Pengenalan Kursus：Penalaan halus model bahasa berskala besar (LLM) melibatkan latihan semula model pra-latihan menggunakan data khusus domain untuk menyesuaikannya dengan tugas atau domain tertentu. Anotasi data memainkan peranan penting dalam proses penalaan halus dan melibatkan pelabelan data dengan maklumat khusus yang perlu difahami oleh model. 1. Prinsip anotasi data Anotasi data adalah untuk membantu model pembelajaran mesin memahami dan memproses data dengan lebih baik dengan menambahkan metadata, seperti teg, teg, dll., pada data. Untuk penalaan halus model bahasa besar, prinsip anotasi data adalah untuk menyediakan maklumat panduan untuk membantu model memahami bahasa dan konteks domain tertentu dengan lebih baik. Kaedah anotasi data biasa termasuk pengecaman entiti, analisis sentimen dan pengekstrakan perhubungan. 2. Kaedah anotasi data 2.1 Pengecaman entiti Pengiktirafan entiti ialah sejenis pengekstrakan maklumat

2024-01-22 komen 0  1103

Pengenalan Kursus：Artikel ini mengkaji metrik yang paling banyak digunakan dan boleh dipercayai untuk menilai model bahasa besar (LLM). Artikel ini membincangkan kategori metrik yang berbeza, termasuk BLEU, ROUGE, METEOR dan NIST serta cara mereka mengukur prestasi L

2024-08-13 komen 0  1026