課程 中級  11255

課程介紹：《自學IT網Linux負載平衡影片教學》主要透過對web,lvs以及在nagin下對Linux進行腳本操作來實現Linux負載平衡。

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課程介紹：《尚學堂MySQL影片教學》向大家介紹如何從安裝到使用MySQL資料庫的這麼一個過程，詳細的介紹的每個環節的具體操作。

課程 高級  11300

課程介紹：《兄弟連前端實例展示影片教學》向大家介紹了html5和css3技術的實例，讓大家更熟練使用html5和css3.

課程介紹：大型語言模型和詞嵌入模型是自然語言處理中兩個關鍵概念。它們都可以應用於文字分析和生成，但原理和應用場景有所區別。大型語言模型主要基於統計和機率模型，適用於生成連續文本和語義理解。而詞嵌入模型則透過將詞映射到向量空間，能夠捕捉詞之間的語意關係，適用於詞義推論和文本分類。一、詞嵌入模型詞嵌入模型是一種透過將單字映射到低維向量空間來處理文字訊息的技術。它能夠將語言中的單字轉換為向量形式，以便電腦更好地理解和處理文字。常用的詞嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。這些模型在自然語言處理任務中被廣

2024-01-23 評論 0  1449

課程介紹：現在是人工智慧季節，科技公司正在大量生產大型語言模型，例如麵包店的麵包。

2024-06-14 評論 0  906

課程介紹：大型語言模型是自然語言處理領域的關鍵技術，在各種任務中表現出強大表現。解碼策略是模型生成文字的重要環節之一。本文將詳細介紹大型語言模型中的解碼策略，並討論其優缺點。一、解碼策略的概述在大型語言模型中，解碼策略是產生文字序列的方法。常見的解碼策略包括貪心搜尋、束搜尋和隨機搜尋。貪心搜尋是一種簡單直接的方法，每次選擇機率最高的詞作為下一個詞，但可能會忽略其他可能性。束搜尋是在貪心搜尋的基礎上加入了寬度限制，只保留機率最高的幾個候選詞，從而增加了多樣性。隨機搜尋則是隨機選擇下一個詞，能夠產生更多的多元

2024-01-22 評論 0  1193

課程介紹：大規模語言模型（LLM）的微調是透過使用特定領域的資料對預訓練模型進行再訓練，以使其適應特定任務或領域。資料註釋在微調過程中起著至關重要的作用，它涉及將資料標記為模型需要理解的特定資訊。 1.資料註釋的原理資料註釋是透過在資料中添加元數據，如標籤、標記等，以幫助機器學習模型更好地理解和處理資料。對於大型語言模型的微調，資料註釋的原理在於提供指導性訊息，以幫助模型更好地理解特定領域的語言和脈絡。常見的資料註釋方法包括實體辨識、情緒分析和關係抽取等。 2.資料註釋的方法2.1實體識別實體識別是一種資訊抽

2024-01-22 評論 0  1113

課程介紹：本文探討了用於評估大型語言模型 (LLM) 的最廣泛使用和最可靠的指標。本文討論了不同類別的指標，包括 BLEU、ROUGE、METEOR 和 NIST，以及它們如何衡量 L 的性能

2024-08-13 評論 0  1047