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作者:华为云技术宅基地链接:https://www.zhihu.com/question/20387284/answer/623312901来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。随着云计算热度的不断升温,布局“云”已经成为了互联网巨头们的共识。云计算按照服务类型云计算被分为IaaS、PaaS、SaaS。这三种服务到底有怎样的区别?如果给云计...
针对实际的微调需求,使用专门针对业务垂直领域的私有数据进行大模型微调才是我们需要做的。因此,我们需要探讨如何在LLaMA-Factory项目及上述创建的微调流程中引入自定义数据集进行微调。alpaca和sharegpt。
关于RNN的理论部分我们已经在前面介绍过,所以这里直接上代码数据是csv格式,只有两列,第一列是标签(但是为中文),第二列是text,文本内容。当然这里也可以加入停用词我们需要构建和处理文本数据的词汇表。词汇表是自然语言处理中的一个基本概念,它将文本中的单词映射到唯一的整数ID上。这样,文本数据就可以被转换为机器可以理解的数字格式。创建好的词汇表如下我们之前看到标签是,等文本,需要转换成数值标签代
也就是说,assistant消息和role消息是一一对应的,而且在一般情况下,assistant消息只会围绕messages参数中的最后一个role信息进行回答。system role用于身份设定不过,值得一提的是,user和assistant的这种提问方式尽管足够清晰,但往往形式上不够丰富,例如在实践中人们发现,给聊天机器人进行一个身份设置,其实是非常有效的引导模型创作我们想要的结果的方法,例如
ChatGLM3 是智谱AI和清华大学 KEG 实验室在2023年10月27日联合发布的新一代对话预训练模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的开源模型,免费下载,免费的商业化使用。性能层面,ChatGLM3-6B在10B范围内性能最强,推理能力直逼GPT-3.5;功能层面,ChatGLM3-6B重磅更新多模态功能、代码解释器功能、联网功能以及Agent优化功能四项核心功能,全
深度学习首先是一种机器学习。深度学习的基础,叫做神经网络,这本身就是一种机器学习算法。深度神经网络(Deep Neural Networks, 以下简称DNN)是深度学习的基础。代表案例:多层感知机(Multi-Layer perceptron,MLP)
BERTopic是基于BERT词向量进行主题建模技术,它利用 Transformer 和 c-TF-IDF 来创建密集的集群(分类),允许轻松解释主题,同时在主题描述中保留重要词。主题模型(Topic Model)是自然语言处理中的一种常用模型,是一种无监督学习方法,它用于从大量文档中自动提取主题信息。分词可以实现处理好再进行建模,也可以定义好分词的方法在建模时传入,一般建议先分词在建模,这样可以
算法介绍2013年,Google开源了一款用于词向量计算的工具–Word2vec,引起了工业界和学术界的关注。Word2vec可以在百万数量级的词典和上亿数量级的数据集上进行高效的训练,得到的训练结果–词向量(Word Embedding)–可以很好的度量词与词之间的相似性。语言模型语言模型也就是自然语言处理(NLP),语言模型的范围非常广,比如分词、信息抽取、命名实体识别、词性标注、句法分析、语
NLP-Natural Language Processing:自然语言处理从机器学习角度讲,需要执行五个步骤:读取预料标记化清理/移除通用词词干提取转化成数值格式基本步骤简述语料语料被称为文本文档的完整集合,例如,假设又一个集合中有数千封邮件,他们需要处理和分析以供使用,这组电子邮价就被称为语料,因为里面包含了所有的文本文档。标记化将制定语句或文本文档的词语集合划分成单独/独立语句的方法成为标记