代码编织梦想

《论文阅读》因果情绪蕴含的知识桥因果交互网络 aaai 2023-爱代码爱编程

《论文阅读》因果情绪蕴含的知识桥因果交互网络 AAAI 2023 前言 简介 任务定义 特征提取 并行知识桥接因

【2024第十二届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛】b题基于多模态特征融合的图像文本检索—解题全流程(持续更新)-爱代码爱编程

2024 年(第 12 届)“泰迪杯”数据挖掘挑战赛B题 解题全流程(持续更新) -----基于多模态特征融合的图像文本检索 一、写在前面: ​ 本题的全部资料打包为“全家桶”, “全家桶”包含:数据、代码、模型、结果

tensorflow 2.0 常见函数用法(一)-爱代码爱编程

文章目录 0. 基础用法1. tf.cast2. tf.keras.layers.Dense3. tf.variable_scope4. tf.squeeze5. tf.math.multiply

prompt进阶系列4:langgpt(构建高性能prompt实践指南)-爱代码爱编程

Prompt进阶系列4:LangGPT(构建高性能Prompt实践指南)–结构化Prompt 1.结构化 Prompt简介 结构化的思想很普遍,结构化内容也很普遍,我们日常写作的文章,看到的书籍都在使用标题、子标题、段落

prompt进阶系列5:langgpt(提示链prompt chain)-爱代码爱编程

Prompt进阶系列5:LangGPT(提示链Prompt Chain)–提升模型鲁棒性 随着对大模型的应用实践的深入,许多大模型的使用者, Prompt 创作者对大模型的应用越来越得心应手。和 Prompt 有关的各种学

【反编译二进制代码 + llm】llm4decompile: decompiling binary code with large language models-爱代码爱编程

LLM4Decompile: Decompiling Binary Code with Large Language Models 2024.3.8 论文地址 代码地址 Abstract Decompilat

nlp深入学习:《a survey of large language models》详细学习(四)_large language models: a survey-爱代码爱编程

文章目录 1. 前言2. 适应性训练2.1 指令调优2.1.1 格式化实例构造2.1.2 指令调优策略2.1.3 指令调整的效果 2.2 对齐调优2.2.1 相关背景及对齐标准2.2.2 收集人类反馈2

《论文阅读》带边界调整的联合约束学习用于情感原因对提取 acl 2023-爱代码爱编程

《论文阅读》带边界调整的联合约束学习用于情感原因对提取 前言 简介 Clause Enco

《论文阅读》端到端情感原因对提取的有效子句间建模-爱代码爱编程

《论文阅读》端到端情感原因对提取的有效子句间建模 前言 简介 模型架构 Doc

you are using the legacy behaviour of the <class ‘transformers.models.t5.tokenization_t5.t5tokenizer_you are using the default legacy behaviour of the -爱代码爱编程

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 这是在调用mT5时出现的警告信息。 原代码: from transformers import AutoTokenizer tokenizer=AutoTokenizer.from_

《深入浅出llm基础篇》(一):大模型概念与发展_大语言模型发布时间线-爱代码爱编程

💙作者主页: GoAI |💚 公众号: GoAI的学习小屋 | 💛交流群: 704932595 |💜个人简介 : 掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专

保姆级llava-爱代码爱编程

文章目录 Step1:环境配置Step2:LLAVA模型下载Step3:vit模型下载Step4:启动demo1、CLI推理2、网页端测试 最近的研究工作需要基于LLAVA的部署,由于huggin

lookahead加速llm推理过程_lookahaed 算法-爱代码爱编程

传统的推理过程是逐个生成令牌(token),导致时间消耗与生成的令牌数量成正比。输入输出(IO)和计算消耗时间是影响LLMs推理延迟的关键因素,尤其是IO消耗时间与模型大小和内存带宽高度相关。 Lookahead框架: 引入了多分支策略,通过基于Trie树的检索(Trie-based Retrieval, TR)过程,同时生成多个分支(每个分支是一

【nlp11-爱代码爱编程

1、了解迁移学习中的有关概念 1.1、预训练模型(pretrained model) 一般情况下预训练模型都是大型模型,具备复杂的网络结构,众多的参数量,以及在足够大的数据集下进行训练而产生的模型。在NLP领域,预训练模

【nlp9-爱代码爱编程

Transformer经典案例 1、语言模型 以一个符合语言规律的序列为输入,模型将利用序列间关系等特征,输出在一个在所有词汇上的概率分布,这样的模型称为语言模型。 2、语言模型能解决的问题 根据语言模型定义,可以在

驱动llama 2提升效果的关键是什么?_llama2语音识别-爱代码爱编程

去年,ChatGPT为全球人工智能的发展打开了新纪元。大语言模型(LLM)瞬间成为各大互联网公司争相追捧和追逐的蛋糕。全球进入到生成式大语言模型的军备赛中。当大家沉浸于讨论ChatGPT的的收费标准,是“$0.002 per 1k tokens”,每1000个tokens需要花费0.002美元,是否值得投资的时候.... LLM 新纪元  

论文笔记:llama 2: open foundation and fine-爱代码爱编程

导语 Llama 2 是之前广受欢迎的开源大型语言模型 LLaMA 的新版本,该模型已公开发布,可用于研究和商业用途。本文记录了阅读该论文的一些关键笔记。 链接:https://arxiv.org/abs/2307.09

搭桥!接通本地大模型+知识库,部署one api搞掂,让知识库拥有大模型能力!17/45_one api 如何接入模型-爱代码爱编程

hi~ 上一篇,我们搭建了本地的知识库应用:fastgpt! 不!GPTs无法取代知识库?0基础搭建本地私有知识库!本地fastgpt部署!16/45 先跟着雄哥搭建出来,后面会教你怎样用知识库的! 今天我们要搭一条桥出来,以备之后使用API接入本地大模型! 整体项目是这样的! 今天跟着雄哥做【知识库搭建】,我们在纯本地的环境搭建,

【nlp6-爱代码爱编程

使用seq2seq模型架构实现英译法任务 目标 1、更深一步了解seq2seq模型架构和翻译数据集 2、掌握适用基于GRU的seq2seq模型实现翻译过程 3、掌握Attention机制在解码器端的实现过程 seq

阿里云-爱代码爱编程

文章目录 学习过程赛题理解学习目标赛题数据数据标签评测指标解题思路TF-IDF介绍TF-IDF + 机器学习分类器TF-IDF + LinearSVCTF-IDF + LGBMClassifier