Bert实现命名实体识别任务使用Transformers.trainer 进行实现1.加载数据加载数据以及数据的展示，这里使用最常见的conll2003数据集进行实验task = "ner"# Should be one of "ner", "pos" or "chunk"model_checkpoint = "distilbert-base-uncased"batch_size = 16from

【代码】从huggingface hub 中下载模型或者数据。

输入是否需要添加开始标志[bos]、bos等特殊标志？结论：开始标志[bos]不需要手动添加，模型自动帮你添加，结束标志[eos]必须添加具体原因可以往下看1.输入是否需要添加开始标志[bos]、bos等特殊标志？在RNN的时代，对于Seq2Seq模型，我们必不可少的要对数据进行处理添加开始标志[ bos ]和 结束标志[ eos ],这样做的目的是在解码阶段模型进行自回归语言模型时，模型可以收到

星火模型的langchain实现。测试已通过，希望有所帮助。实现如下： 自行跳转。

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研究、设计内容：在电子商务业务蓬勃发展的同时，零售业遭遇了寒潮。电子商务的冲击、瞬息万变的经济环境、难以捉摸的销售情况和日益冷清的大型卖场，都给零售业带来了重重困难。进入数字时代后，数据的有效使用成为零售企业颠覆传统的动力，也势必将改变零售业的格局。沃尔玛等大型零售商都积极第将数据分析与商业结合，创造了额外的经济收益。某大型零售商的数据科学家收集了不同城市10家商店1539种商品在2013年的销售

当我们深入使用Langchain时，我们都会考虑如何进行流式输出。尽管官方网站提供了一些流式输出的示例，但这些示例只能在控制台中输出，并不能获取我们所需的生成器。而网上的许多教程也只是伪流式输出，即先完全生成结束，再进行流式输出。实际上，这个方法非常简单，但是在文档和网上教程中确实很难找到。我花费了半天的时间研究了Langchain的源码，才发现可以通过以下方式实现。方法来之不易，如果您有所收获，

以下是我 编写的 计算 困惑度 PPL的 代码根据困惑度的定义：PPL=ecross_entropyPPL=e^{cross\_entropy}PPL=ecross_entropy其中cross_entropycross\_entropycross_entropy 就是交叉熵损失因此只需要对 交叉熵损失求exp()注意：F.cross_entropy的参数 reduction必须要为 mean 即

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langchain 自定义工具 进行 react范式