代码编织梦想

2024 年 ai 辅助研发趋势-爱代码爱编程

文章目录 研发数字化从AI大模型向通用人工智能发展从单角色辅助到端到端辅助AI + 开发工具 2.0跨学科融合个性化和精准化安全性和可靠性的提升 2024年AI辅助研发的趋势将更加明显,其潜力得

论文浅尝 | gpt-爱代码爱编程

笔记整理:张廉臣,东南大学硕士,研究方向为自然语言处理、信息抽取 链接:https://arxiv.org/pdf/2305.02105.pdf 1、动机 在很多自然语言处理任务中,上下文学习的性能已经媲美甚至超过了全资源微调的方法。但是,其在关系抽取任务上的性能却不尽如人意。以GPT-3为例,一些基于GPT-3的上

深入探讨gpt系列与其他nlp架构的流行度差异及其应用解析-爱代码爱编程

Transformer问答-1 为什么现在GPT系列的decoder-only那么流行,而其它两者:encoder-only和encoder-decoder架构不流行了呢? GPT系列(特别是从GPT-3开始)的流行并不

机器学习之客户违约预测模型搭建之案例实战-爱代码爱编程

1. 决策数模型搭建 1.1 数据预处理 客户违约预测模型的目的是通过已有的客户信息和违约表现来搭建合适的模型,从而预测之后的客户是否会违约。首先通过pandas库读取数据相关知识读取客户的证信数据以及其交易表现,即是否违约记录,代码如下:         运行结果如下表所示,其中共有1000组历史数据,其中前400个为违约客户数据,后600个为

prefix tuning、p-爱代码爱编程

文章目录 Prefix TuningP-Tuning V1P-Tuning V2 Prefix Tuning Prefix Tuning是斯坦福在2021年提出的一种微调方法,主要的创新点在于

lstm与注意力机制结合,会有怎样的创新❓_lstm和注意力机制结合-爱代码爱编程

LSTM与注意力机制结合,会有怎样的创新❓ #论文辅导一对一 1️⃣自适应时序注意力机制: 一项创新的思路是设计一种自适应时序注意力机制,使模型能够在序列的不同时间步上动态调整关注度。这可以通过在LSTM的每个时间步引入自

快收藏!!自注意力机制创新点合集_加入注意力机制后还能做什么创新-爱代码爱编程

快收藏!!自注意力机制创新点合集 🤢 算法优化和扩展 在自注意力机制的算法优化方面,今年的创新主要集中在提高模型的性能和适应性。例如,Transformer模型的变体,如Swin Transformer和Vision Tr

ai大模型学习笔记之二:什么是 ai 大模型的训练和推理?_什么是ai模型推理-爱代码爱编程

在人工智能(AI)的领域中,我们经常听到训练(Training) 和 推理(Inference) 这两个词汇,它们是构建强大 AI 模型的关键步骤。我们通过类比人类的学习过程来理解这两个概念,可以更加自然而生动地理解AI大模

gpu性能优化与模型训练概览-爱代码爱编程

GPU性能优化与模型训练概览 安装所需库 为监控GPU内存使用,我们使用nvidia-ml-py3库。首先安装必要的库: pip install transformers datasets accelerate nvi

ai智能外呼机器人的功能,机器人对话常用语模板搭建-爱代码爱编程

智能外呼机器人就是用来往外呼出打电话的;经常看到有文章说电话机器人将要代替传统人工话务员、电话销售员要失业了、外呼机器人要颠覆电销革命了等等,我想说的是,目前市场上的电话机器人还远远不能达到,未来几年内也不一定会实现。 下面就简单来介绍一下智能外呼机器人的6大功能: 1、多维度报表,实时可查看 后台数据报表支持多维度数据报表,用户可以自定

codigger:你的代码助手,项目的守护者-爱代码爱编程

        在数字时代,代码是每一个软件项目的基石。但你知道吗?仅仅写出代码并不意味着一切。为了确保软件的质量、安全性和效率,我们需要一个得力的助手来帮助我们检查代码、扫描项目,并实现协同工作。而Codigger正是这样一个全方位的解决方案。 1. 代码检查:细致入微,无微不至 Codigger的代码检查功能堪称行业领先。它不仅可以检测出语

大模型字典中加入特殊字符_llama2-爱代码爱编程

大模型字典中加入特殊字符 在微调大模型的时候会遇到添加特殊字符,例如在微调多轮的数据的时候需要加入人和机器等特殊标识字符,如用这个特殊字符表示人,用这个特殊字符表示机器,从而实现了人机对话。一般在大模型中base字典中不包

大语言模型之llama系列-爱代码爱编程

LlaMA 2是一个经过预训练与微调的基于自回归的transformer的LLMs,参数从7B至70B。同期推出的Llama 2-Chat是Llama 2专门为对话领域微调的模型。 在许多开放的基准测试中Llama 2-Ch

chatglm3-爱代码爱编程

源码地址 GitHub - THUDM/ChatGLM3: ChatGLM3 series: Open Bilingual Chat LLMs | 开源双语对话语言模型 创建环境 conda create -n chatglm36 python=3.11.7 修改源码中依赖,使得使用cuda,否则太慢了 pip3 install torch=

大语言模型之llama系列-爱代码爱编程

多转一致性的系统消息 - System Message for Multi-Turn Consistency 在对话设置中,某些指示应适用于所有对话轮次。 例如,简洁地响应,或"充当"某个公众人物。当我们向Llama

nlp深入学习(三):tf-爱代码爱编程

文章目录 0. 引言1. 什么是 TF-IDF2. TF-IDF 作用3. Python 使用3.1 计算 tf-idf 的值3.2 文本分类3.3 文本聚类 4. 参考 0. 引言 前情

基于react的低代码开发:探索应用构建的新模式-爱代码爱编程

🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥热门专栏: 华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法|MySQL| ​💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~” #mermaid-svg-OywB1Epu30

自然语言处理nlp:姓名相似度-爱代码爱编程

大家好,自然语言处理会涉及到一致性验证特征。英文的姓名相似度包含用户自己填写的姓名、身份证上ocr识别的姓名、征信报告中用户姓名,可以作为模型特征使用、也可以作为业务的个人信息验证规则使用,本文简单介绍其计算逻辑。 1.原理 编辑距离,又叫Levenshtein距离。对于两个字符串文本序列,根据 Levenshtein 计算将一个序列更改为另一个序列所

自然语言处理nlp:tf-爱代码爱编程

大家好,tf-idf作为文体特征提取的常用统计方法之一,适合用于文本分类任务,本文将从原理、参数详解和实际处理方面介绍tf-idf,助力tf-idf用于文本数据分类。 1.tf-idf原理 tf 表示词频,即某单词在某文本中的出现次数与该文本中所有词的词数的比值,idf表示逆文本频率(语料库中包含某单词的文本数、倒数、取log),tf-idf则表示词频

llm(大语言模型)——springboot集成文心一言、讯飞星火、通义千问、智谱清言-爱代码爱编程

目录 引言 代码完整地址 入参  出参 Controller Service Service实现类  模型Service  入参转换类 文心一言实现类 讯飞星火实现类  通义千问实现类 智谱清言实现类 引言 本文将介绍如何使用Java语言,结合Spring Boot框架,集成国内热门大模型API,包括文心一言