课程链接:驭风计划是由清华大学老师教授的，其分为四门课，包括: 机器学习(张敏教授) ， 深度学习(胡晓林教授), 计算机语言(刘知远教授) 以及数据结构与算法(邓俊辉教授)。本人是综合成绩第一名，除了数据结构与算法其他单科均为第一名。代码和报告均为本人自己实现，由于篇幅限制，只展示任务布置以及关键代码，如果需要报告或者代码可以私聊博主部分授课老师为邓俊辉教授，主要通过从贪心，分治，图搜索，动态规

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性能提升：FILCO在六个知识密集型任务上的性能均优于基线方法，包括提取式问答、复杂多跳问答、长形问答、事实验证和对话生成任务。上下文质量改善：FILCO有效地提高了上下文的质量，无论其是否支持规范输出。输入长度减少：FILCO通过过滤检索到的上下文，显著减少了模型输入的长度，平均减少了44-64%。答案精度提高：过滤后的上下文在所有任务上都实现了更高的答案精度，特别是对于抽象任务，如FEVER和

开始之前，首先提出一个问题，电脑是怎么识别人类的命令的，首先人们通过输入代码(编码) ，带入输入给计算机然后再经过处理(解码)得到最终的命令。所以可以看到这其实是一个编码 + 解码的过程。可以看到首先我们将初始的信息通过编码，得到涵盖全局的信息的特征然后再经过解码器去解码从而最终得到需要得到的信息，所以借鉴于Seq2Seq模型就借鉴于这个结构出现了。

在当今快速发展的自然语言处理领域，大型语言模型（LLM）正发挥着越来越重要的作用。从自动翻译到文本生成，这些模型在许多应用场景中表现出了惊人的能力。然而，要确保这些模型能够在实际应用中表现稳定且高效，必须对其进行严谨的评估。这篇文章将详细探讨LLM评估指标的定义、方法和最佳实践，并提供相应的代码示例，帮助您构建强大的LLM评估流程。

或者随机的用某个字去代替这个字，然后将mask后的句子全部输入给BERT，BERT是一个seq2seq的架构，它能输出一个等长的向量，然后将mask的位置输出的字与原本盖住的字得到loss，最后去做梯度下降,这个就是MLM任务的基本原理. 以BERT为代表的encoder-only的架构的预训练都是以MLM类似填空题为主的，区别于GPT的问答机制。除了上面说的类似BERT 的MLM方法去预训练一个

例如随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。以上就是关于机器学习实验设计的基础内容，整体来说机器学习的目的就是找到一个函数，这个函数可能是一个非常复杂的函数，通过一些知识我们去找到更为精准的函数然后去预测未知的知识。后面大部分都会介绍的是算法模型这一块内容，但是其实了解整个机器学习的实验框架也是十分重要的，这里就包括了对数据

Midjourney保姆级教程