代码编织梦想

详解gpt-爱代码爱编程

文章目录 1. 前言2. 总述3. 可预测缩放(Predictable Scaling)4. 模型能力5. 风险和应对6. 结论7. 参考 1. 前言 GPT-1 到 GPT-3 的论文请参考:

gpt-爱代码爱编程

随着GPT-5即将发布,AI领域再次迎来一场技术革命。作为下一代大语言模型,GPT-5不仅在自然语言处理(NLP)方面将实现突破,更将在算法进步和理解力提升上带来显著变化。本文将深入探讨GPT-5的潜在技术突破及其对行业

使用插件和微调优化 gpt 模型-爱代码爱编程

文章目录 LLM 用例和示例产品警惕 AI 幻觉:限制与考虑使⽤插件和微调优化 GPT 模型     OpenAI 在其网站上展示了许多激励人心的客户故事,我们需要了解这些模型如何改变我们的社会

解决通义千问 runtimeerror: “addmm_impl_cpu_“ not implement_lm studio导入通义千问报错-爱代码爱编程

在jupyter notebook中调用通义千问大模型,test时遇到报错 RuntimeError: "addmm_impl_cpu_" not implement。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig query = "内容"

chatglm3:打造更智能、更安全的代码解释器和工具使用体验-爱代码爱编程

ChatGLM3 是由智谱AI训练的第三代大型语言模型,它不仅能理解和生成人类语言,还能执行代码、调用工具,并以 markdown 格式进行响应。为了提高用户体验,同时避免用户输入的注入攻击,ChatGLM3 采用了全新的对话格式。下载智谱清言体验ChatGLM3最新的能力。 GitHub代码仓库:GitHub - THUDM/ChatGLM3 Cha

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书生浦语大模型全链路开源体系 课程视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Vx421X72D/ 开源历程 全面开源,免费商用!!! internlm2模型体系 internlm

第n6周:使用word2vec实现文本分类-爱代码爱编程

🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者:K同学啊 由上周文章可知原理,这里直接进行训练。 一、数据预处理 1.加载数据 import torch import torch.nn as

从零开始运行bert的详细教程,使用mrpc数据集进行测试-爱代码爱编程

1、安装anaconda环境 镜像网址:Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror 2、配置环境变量 3、创建虚拟环境 #常用命令 #创建 conda create -n

基于chatgpt提升gis在nlp(自然语言处理)方面能力_自然语言处理gis-爱代码爱编程

     地理信息系统(GIS)是一种涵盖地理空间数据采集、存储、分析和可视化的技术系统。人工智能(AI)则是一种模拟人类智能的技术,包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等。将GIS与AI结合起来,可以进一步提升地理数据的分析能力和决策支持水平,为实际问题的解决提供更精准和高效的方法。       通过GIS与AI的结合,利用 chatGPT技术数据微

moe原理解释及从零实现一个moe(专家混合模型)_构建moe实战-爱代码爱编程

什么是混合模型(MOE) 一个MOE主要由两个关键点组成: 一是将传统Transformer中的FFN(前馈网络层)替换为多个稀疏的专家层(Sparse MoE layers)。每个专家本身是一个独立的神经网络,实际应用

nemotron-爱代码爱编程

#Nemotron-4 15B #Large Language Model #Multilingual #Transformer #Machine Learning 摘要: Nemotron-4 15B 是一个训练在8万亿文本标记上的150亿参数的大型多语言语言模型。在英语、多语言和编码任务上表现出色,超越了所有类似规模的开放模型,并在剩余领域与领先开放

python 大模型生成任务中的贪婪解码和集束搜索,贪婪解码和集束搜索和区别,大模型中贪婪解码的实现;用贪婪解码实现机器翻译任务;transformer模型源码;llms的贪婪解码_贪婪解码算法-爱代码爱编程

1.贪婪解码和集束搜索 贪婪解码和集束搜索都是用于生成文本的解码算法。它们在效果和计算复杂度上有所区别。         贪婪解码是一种简单直接的方法,每次选择具有最高概率的下一个字符或单词作为输出。它的优点是计算效率高,因为只需进行一次预测,而不需要考虑其他可能的路径。然而,贪婪解码可能会导致输出不够流畅和连贯,因为它只关注当前步骤的最佳选

对话系统之解码策略(top-爱代码爱编程

目录 一、案例分析 二、top-k采样 三、top-p采样 四、Temperature采样 五、联合采样(top-k & top-p & Temperature)  六、补充 6.1 Beam Search 6.2 温度(Temperature)参数介绍 一、案例分析 在自然语言任务中,我们通常使用一个预训练

《营销科学学报》《研究与发展管理》文本分析技术最新进展总结盘点-爱代码爱编程

[1]刘华,陈湘郴.碳信息披露、融资约束与企业价值——基于文本分析的经验证据[J].研究与发展管理,2024,36(01):66-79.DOI:10.13581/j.cnki.rdm.20230724. 关键词: 碳信息披露;企业价值;融资约束;文本分析;机器学习 摘要: 随着中国双碳行动和绿色信贷政策的不断推进,碳信息披露作为外界评估企业环境风险和可

《中国农村经济》文本分析技术最新进展总结盘点-爱代码爱编程

[1]彭澎,周月书.新世纪以来农村金融改革的政策轨迹、理论逻辑与实践效果——基于2004-2022年中央“一号文件”的文本分析[J].中国农村经济,2022,(09):2-23.     关键词:农村金融改革;;中央“一号文件”;;三叉理论;;内容分析法     摘要:本文在对2004-2022年中央“一号文件”进行文本分析的基础上,考察了新世纪以来农

(19-爱代码爱编程

7.2.2  LangChain与百度千帆大模型实践 百度千帆大模型是百度公司推出的一款大型预训练语言模型,它基于深度学习技术,通过海量的数据进行训练,从而具备了强大的自然语言处理能力。在LangChain中,使用QianfanChatEndpoint模块实现对千帆大模型的操作。QianfanChatEndpoint的主要特点如下所示。 多语言支持:Q

nlp 在搜索引擎优化上做的工作_nlp 语义搜索-爱代码爱编程

自然语言处理(NLP)在搜索引擎优化上的工作主要集中在提升搜索结果的相关性和准确性,以及改善用户的搜索体验。以下是NLP在搜索引擎优化中所做工作的详细介绍: 1. 理解用户查询意图【4】 NLP技术可以帮助搜索引擎更

【论文笔记】prefix-爱代码爱编程

Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation 文章目录 Prefix-Tuning: Optimizing Continuous

《运筹与管理》文本分析技术最新进展总结盘点-爱代码爱编程

[1]郭小宇,马静.基于深度学习的电商商品购买意图识别模型[J].运筹与管理,2024,33(01):145-150.   关键词:购买意图识别;;卷积神经网络;;深层语义模型;;深度学习     摘要:识别用户的购买意图是提升电子商务购买率(PR)的重要方法之一。针对用户购买意图不明确的现象,提出一种新模型。该模型将训练后的Word2Vec(WV)词

《工业工程与管理》文本分析技术最新进展总结盘点-爱代码爱编程

[1]王金凤,张子夜,冯立杰,等.基于负面在线评论与多维技术创新地图融合的技术机会识别研究[J].工业工程与管理,2024,29(02):70-79.DOI:10.19495/j.cnki.1007-5429.2024.02.008.   关键词: 技术机会识别;;BERTopic主题模型;;负面在线评论;;多维技术创新地图     摘要:从技术需求驱