课程 中级  11005

课程介绍：《自学IT网Linux负载均衡视频教程》主要通过对web,lvs以及在nagin下对Linux进行脚本操作来实现Linux负载均衡。

课程 高级  17074

课程介绍：《尚学堂MySQL视频教程》向大家介绍了如何从安装到使用MySQL数据库的这么一个过程，详细的介绍的每个环节的具体操作。

课程 高级  10771

课程介绍：《兄弟连前端实例展示视频教程》向大家介绍了html5和css3技术的实例，让大家更加熟练掌握使用html5和css3.

课程介绍：大型语言模型和词嵌入模型是自然语言处理中两个关键概念。它们都可以应用于文本分析和生成，但原理和应用场景有所区别。大型语言模型主要基于统计和概率模型，适用于生成连续文本和语义理解。而词嵌入模型则通过将词映射到向量空间，能够捕捉词之间的语义关系，适用于词义推断和文本分类。一、词嵌入模型词嵌入模型是一种通过将单词映射到低维向量空间来处理文本信息的技术。它能够将语言中的单词转换为向量形式，以便计算机更好地理解和处理文本。常用的词嵌入模型包括Word2Vec和GloVe等。这些模型在自然语言处理任务中被广

2024-01-23 评论 0  1418

课程介绍：现在是人工智能季节，科技公司正在大量生产大型语言模型，例如面包店的面包。新模型发布得很快，而且很难跟踪。但在新发布的热潮中，只有少数模型能够成功

2024-06-14 评论 0  884

课程介绍：大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺点。一、解码策略的概述在大型语言模型中，解码策略是生成文本序列的方法。常见的解码策略包括贪心搜索、束搜索和随机搜索。贪心搜索是一种简单直接的方法，每次选择概率最高的词作为下一个词，但可能会忽略其他可能性。束搜索是在贪心搜索的基础上加入了宽度限制，只保留概率最高的几个候选词，从而增加了多样性。随机搜索则是随机选择下一个词，能够产生更多的多样

2024-01-22 评论 0  1186

课程介绍：大规模语言模型（LLM）的微调是通过使用特定领域的数据对预训练模型进行再训练，以使其适应特定任务或领域。数据注释在微调过程中起着至关重要的作用，它涉及将数据标记为模型需要理解的特定信息。1.数据注释的原理数据注释是通过在数据中添加元数据，如标签、标记等，以帮助机器学习模型更好地理解和处理数据。对于大型语言模型的微调，数据注释的原理在于提供指导性信息，以帮助模型更好地理解特定领域的语言和语境。常见的数据注释方法包括实体识别、情感分析和关系抽取等。2.数据注释的方法2.1实体识别实体识别是一种信息抽

2024-01-22 评论 0  1103

课程介绍：本文探讨了用于评估大型语言模型 (LLM) 的最广泛使用和最可靠的指标。本文讨论了不同类别的指标，包括 BLEU、ROUGE、METEOR 和 NIST，以及它们如何衡量 L 的性能

2024-08-13 评论 0  1026