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保姆级本地部署，金牌讲师级工具调用--基于全球10B以下最强LLM模型ChatGLM3-6B
自然语言处理NLP中的N-gram模型自然语言处理NLP中的N-gram模型Naive BayesN-gramN-gram简介N-gram中的概率计算N-gram的用途用途一：词性标注用途二：垃圾短信分类用途三：分词器用途四：机器翻译和语音识别机器翻译语音识别N-gram中N的确定N-gram中的数据平滑方法拉普拉斯平滑Add-oneAdd-K...
Bert 的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。
而且在视频中，由于口语的易变性以及伴随的手势和和声音，容易导致的模态内的动态不稳定。首先，采用早融合策略 将各模态特征进行拼接，然后将拼接的特征输入分类器中，并且每个模态的特征也单独输入 分类器中，最终得到所有组合的分类结果，并将所有分类结果进行晚融合策略。提出了一种新的模型Tensor Fusion Network（张量融合网络，TFN），TFN能够端到端地学习模态内和模态间的动态，采用一种新的
第一次使用pyhanlp时，会自动下载许多hanlp的jar包（包含许多算法）和数据包（包含许多模型）到pyhanlp的系统路径中，大约六百多兆。[你好/vl, ，/w, 欢迎/v, 进入/v, nlp/nx, 的/ude1, 世界/n]wky右括号，全角：） 〕 ］ ｝ 》 】 〗 〉 半角： ) ] { >wkz左括号，全角：（ 〔 ［ ｛ 《 【 〖 〈 半角：( [ {
文章目录一 RNN在训练过程中的问题二 RNN的两种训练模式三 什么是Teacher Forcing四 Free-Running vs Teacher Forcing 实例4.1 Free-running 训练过程4.2 Teacher-Forcing 训练过程五 Teacher Forcing的缺点及其解决办法5.1 Teacher Forcing的缺点5.2 集束搜索(Beam Search)
目录0 前言1 gensim库1.1 gensim.models.word2vec API概述1.2 gensim训练word2vec词向量步骤2 训练搜狗语料2.1 分词2.2 构建词向量2.3 保存和加载模型2.4 词向量使用3 二维空间显示词向量0 前言《词向量之Word2Vec数学原理以及源代码详解》很好的讲解了Word2Vec的原理以及一些源码的解读，Word2Vec的词向量有两种方..
大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，
摘要我们考虑了用一个短句来概括一组相关句子的任务，我们称之为多句压缩，并提出了一种基于最短路径的简单方法。该方法的优点和新颖之处在于，它是一种语法化的方法，只需要一个标记器和一个标记器。尽管它很简单，但正如我们对英语和西班牙语数据的实验所证明的那样，它能够生成语法和信息摘要。1.引言句子压缩(SC)是一项任务，其目标是生成一个句子的摘要，以保留内容的重要部分并符合语法。从[]的早期工作开始，在过去
自然语言处理入门一 如何获取资源？1.ACL学会网站 ACL学会网站建立了称作ACL Anthology的页面（URL：ACL Anthology），支持NLP（自然语言处理）/CL（计算机语言学）领域绝大部分国际学术会议论文的免费下载，甚至包含了其他组织主办的学术会议，例如COLING、IJCNLP等，并支持基于Google的全文检索功能。2.ACL 选集使用什么软件？ ACL 选集使用完全
深度了解Transformer【1】前言：Transformer由论文《Attention is All You Need》提出，谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。本文采取逐一的介绍论文里面的核心概念，希望让普通读者也能轻易理解。论文
nltk preprocess pythonTutorial OverviewLowercaseRemoving PunctuationTokenizationStopword FilteringStemmingPart-of-Speech TaggerAll code displayed in this tutorial can be accessed in my Github repo.
为什么需要评测普通用户：了解模型的特色能力和实际效果开发者：监控能力变化，指导优化模型生产管理机构：减少大模型带来的社会风险产业界：找出最适合产业应用的模型，赋能真实场景如何评测主观评测客观评测prompt工程OpenCompassOpenCompass能力框架OpenCompass开源评测平台架构OpenCompass评测流水线设计大模型评测挑战缺少高质量中文评测集难以准确提取答案能力维度不足测
Assignment #1自我介绍问题重述实验结果声明分词原理隐式马尔可夫模型HMM + Viterbi结构化感知器SP实验实验环境实验数据背景描述数据说明与来源自我介绍我叫姓名，本人性格开朗具亲和力，乐观耿直，诚实守信，有良好的心理素质，环境适应性强，有吃苫的精神，做事有毅力，喜欢挑战，行事积极认真富有职责心;能够注意统筹安排。进行有效的自我管理;注重团队协作，善于沟通协调;学习本事强，并喜欢学
我们基于通用大模型，使用了通用域人机对话数据、单轮指令数据以及儿童情感陪伴对话数据进行指令微调，训练得到的模型称为“巧板”大模型，是通用大语言模型迁移至儿童情感陪伴领域的一次成功实践，为相关研究人员迁移通用大语言模型至垂直领域提供参考。"巧板"大模型展现出三大显著特点：首先，基于情绪辅导理论构建的儿童情感陪伴对话数据，能够更有效地守护孩子的心理健康。其次，具有儿童心理学背景的志愿者与专家参与完成高
我是NLP或者Transformers纯小白，写文档既是作为记录，也分享给大家共同讨论。本教程所有需下载的文件都会整合到百度网盘，就算你不会git和魔法上网也可以跟着做：
开源的大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功，然而，当作为代理时，它们仍然远远不如基于API的模型。如何将代理能力整合到通用LLMs中，成为一个关键且紧迫的问题。本文首先提出了三个关键观察：（1）当前的代理训练语料库同时包含格式遵循与代理推理内容，这与预训练数据的分布显著偏离；（2）LLMs在代理任务所需的能力上展现出不同的学习速度；（3）当前的方法在提升代理能力
目录：1.常用分词(包括规则分词 、 统计分词 以及混合分词等)的技术介绍2.开源、中文分词工具一一Jieba 简介难点：分词歧义、未登录词、分词粒度粗细等都是影响分词效果的重要因素方法：规则分词、统计分词和混合分词（规则+统计）1. 常用分词的技术介绍1.1规则分词基于规则的分词是一种机械分词方法，主要是通过维护词典，在切分语句时，将语句的每个字符串与词表中的词进行逐一匹配找到则切...
本文主要是参考https://yq.aliyun.com/articles/342508?utm_content=m_39938https://mchromiak.github.io/articles/2017/Sep/12/Transformer-Attention-is-all-you-need/#positional-encoding-pe将互相缺少的融合到一起，略微加了点其他东...
https://github.com/apachecn/AiLearning/tree/dev/blog/nlp
登录，这里注册就送10万token，去API keys拿到自己的key。给自己的环境安装一下他们的库。使用流式输出时，在messages里面添加stream参数，打印时使用循环。glm4开始闭源了，所以就使用api来试试。
通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。
使用国内镜像资源安装jieba库。
模型的大小、批处理大小（Batch Size）、序列长度，以及是否采用了一些显存优化技术。模型的大小直接影响显存使用。例如，一个有110M参数的模型（如BERT-base）与一个有340M参数的模型（如BERT-large），在相同条件下，后者会消耗更多的显存。批处理大小增加意味着同时处理更多的数据，这会线性增加显存的需求。输入的序列长度越长，模型处理时占用的显存也就越多。这是因为模型必须处理并存
今天和大家分享一下如何解决Sentence Transformers中all-minilm-l6-v2等模型下载及使用时，报错：SSLError: HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /api/models/sentence-transformers/all-Min
本文主要介绍 Python 安装库报错 "python setup.py egg_info did not run successfully."时，如何解决此类问题。
ChatGLM3 是智谱 AI 和清华大学 KEG 实验室联合发布的对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型，在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上，ChatGLM3-6B 引入了如下特性：a、更强大的基础模型： ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理的训练策
Ollama是一个开源的大型语言模型服务工具，它帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，可以让用户执行一条命令就在本地运行开源大型语言模型。本文旨在简易教会读者如何下载安装配环境以及使用Ollama，本地体验到大模型的快速便捷。
基于Python的微博舆情数据爬虫可视化分析系统，结合了NLP情感分析、爬虫技术和机器学习算法。该系统的主要目标是从微博平台上抓取实时数据，对这些数据进行情感分析，并通过可视化方式呈现分析结果，以帮助用户更好地了解舆情动向和情感倾向。系统首先利用爬虫技术实时抓取微博平台上的相关数据，包括文本内容、评论、转发等信息。接着，应用NLP情感分析技术对这些数据进行情感倾向的判断，识别出其中的正面、负面和中
书生浦语的开源大模型生态体系介绍
如果你要下载以往版本，往下划鼠标，去Previous releases去下载以往版本即可~5 选择是否“创建桌面快捷方式”、“查看线上更新”、“自动下载更新”，点击”下一步“。第二种方式是已有许可证的用户，点击“下一步”，输入许可证信息，点击“下一步”即可。7 新人用户有三十天免费的专业译员版试用，可以选择第一种方式，点击”下一步“。这里推荐使用小牛翻译最主要的原因是它每天提供免费的20万的字符流
这两个训练功能，EMA 和混合训练，常常被其他的开源框架所忽略，因为它们并不会妨碍训练的进行。然而，根据 InstructGPT，EMA 通常比传统的最终训练模型提供更好的响应质量，而混合训练可以帮助模型保持预训练基准解决能力。因此，我们为用户提供这些功能，以便充分获得 InstructGPT 中描述的训练体验，并争取更高的模型质量。DeepSpees正如它官网介绍的一样，它为深度学习模型提供了一
2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 在分词时，构建完前缀词典，并以此为基础，生成了有向无环图DAG，再借此计算最大概率路径。 2021SC@SDUSC 2021SC@SDUSC 但其实在生成DAG时还使用到了一个方法——check_initialized，检查是否初始化，如果没有，则会初始化。 def check_initialized(self): if not self.ini
(主要内容均来源于github上的说明)特点支持三种分词模式：精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义；搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。支持繁体分词。支持自定义词典。MIT授权协议。安装说明全自动安装：easy_install...
Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因，Cython 就是 Python 的超集。在本文中，作者将为我们介绍他的 GitHub 项目 NeuralCoref v3.0，详解如何利用 spaCy 和 Cython 以约 100 倍于 Python 的速度实现 NLP 项目。相关 Jupyter Noteb...
论文链接：https://xin-xia.github.io/publication/ijcai18.pdfIJCAI2018源码: https://github.com/xing-hu/TL-CodeSum以往的代码摘要自动生成技术主要有基于信息检索（IR）和基于深度学习（DL）的方法，基于IR方法的弊端是标识符和方法命名很糟糕时无法提取关键字，且如果不存在相似的代码段，就无法输出准确的摘要；基
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反
总的来说书生浦语大模型的全链路开源体系拥有长久发展历程和独特的特点。大模型已成为通用人工智能的重要途径，能够解决多种任务和多种模态。书生浦语大模型具有超长上下文能力，综合性能得到全面提升，能够实现结构化创作和可靠的数据分析。同时，模型还强化了内生计算能力和代码解释器，在多个能力维度上都取得了不错的评测结果。是一个值得学习的模型。在ChatGPT爆火的年代，大模型让越来越多的人开始学习。训练主要分为
loss不下降，ACC很低（只有0.1，0.2这种）可能的原因有：数据集有问题（噪声过多或存在过多的标签错误或类别不平衡）梯度爆炸梯度消失笔者遇到的梯度爆炸情况下图的矩阵是pooler_output（从bert得到的句子向量）：若干个不同的文本，在训练两个batch后可见模型的输出几乎一样了，这正是梯度爆炸的原因梯度异常检验检验模型权重更新情况、句子向量、loss值model = BERT()mo
本文以Pytorch为框架，实现了7种经典的深度学习中文文本分类模型，包括TextCNN、TextRNN、FastText、TextRCNN、TextRNN_Attention、DPCNN和Transformer。通过这篇文章，读者可以了解到各种深度学习中文文本分类模型的实现细节和性能表现。本文不仅为学术研究者提供了参考，也为开发者和实践者提供了可复用的代码和实验指南，帮助他们在中文文本分类任务中
赛题印度语和泰米尔语问答链接：https://www.kaggle.com/c/chaii-hindi-and-tamil-question-answering初学者友好，尽可能都写上了注释1.赛题背景印度拥有近 14 亿人口，是世界上人口第二多的国家。然而，像印地语和泰米尔语这样的印度语言在网络上的代表性不足。与英语相比，流行的自然语言理解 (NLU) 模型在印度语言中的表现更差，其影响导致印度
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