为了客观、定量地评估智能法律系统的法律知识和推理能力，我们设计了一个客观的评价数据集，由一系列中国法律标准化考试和知识竞赛的单项和多项选择题组成，并根据内容复杂性和演绎难度，将问题分为困难、正常和容易三个层次。为了训练检索增强后的模型，我们构造了DISC-Law-SFT-Triplet子数据集，数据为形式的三元组，我们使用指令对构造中列出的三种策略对原始数据进行处理，获得输入和输出，并设计启发式规

课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击个人主页示例由于样本来自于总体，因此能反映总体的特征。如果样本中的黑球数为0，就应当估计p为1/4 ，而不估计为3/4，(这是常识判断)同时注意到有正是选的使 达到最大值的p.这说明，黑球数 的样本来自于p=1/4的总体的可能性比来自于p=3/4的总体的可能性要大因而取 1/4...

介绍了大模型训练的微调方法，包括prompt tuning、prefix tuning、LoRA、p-tuning和AdaLoRA等。介绍了使用deepspeed和LoRA进行大模型训练的相关代码。给出了petals的介绍，它可以将模型划分为多个块，每个用户的机器负责其中一块，分摊了计算压力。

DISC-FinLLM 有着目前大语言模型尚无法克服的问题和缺陷，尽管它能够在许多任务和情境上提供金融领域的服务，但模型应当仅供用户参考使用，并不能替代专业金融分析师和金融专家，我们希望使用 DISC-FinLLM 的用户以批判性的眼光去评估模型。微调所基于的也是DISC团队构建的高质量中文金融数据集 DISC-Fin-SFT。DISC-FinLLM 是一个专门针对金融场景下为用户提供专业、智能、

大模型（LLMs）在处理长文本时，需要在输入序列上进行指令微调（instruction finetuning），以确保它们能够有效地处理长文本。现有的方法主要集中在上下文扩展（context extension），即通过位置编码扩展和对长文本的持续训练来提升模型的上下文长度。

这是ACL2020上的一篇长文，作者来自北京邮电大学。这篇文章将BERT模型用在跨领域情感分析上，所使用的方法并没有非常新颖，不过实验和分析倒是挺多的。大体思路这篇文章所研究的“跨领域情感分析”，旨在通过源领域的标注数据对目标领域的无标注数据进行情感分类。源领域如餐饮领域，目标领域如电子产品领域，这两个领域之间存在一定的差异。为了克服领域间的差异，一大类工作的思路是在特征抽取阶段，抽取领域不变的特

结果显示，这篇工作的方法在所有任务中的表现都优于其他的模型，特别是在没有预先训练（零样本设定）的场景下甚至优于先行基线模型在有预先训练的场景下的表现（5样本设定）。结果显示，这篇工作的方法在所有任务中的表现都优于其他的模型，特别是在没有预先训练（零样本设定）的场景下甚至优于先行基线模型在有预先训练的场景下的表现（5样本设定）。结果显示，这篇工作的方法在所有任务中的表现都优于其他的模型，特别是在没有

课件为人工智能讲师叶梓人工智能基础课程之一，接上一篇，更多课程，及老师资料可点击 个人主页（人工智能基础课件31页）EM手算示例如果取哪一枚硬币是不可观测的，通过初始参数计算分布：0.6^9*0.4^1/(0.6^9*0.4^1+0.5^10)=0.8050.6^4*0.4^6/(0.6^4*0.4^6+0.5^10)=0.3520.6^8*0.4^2/(0....

为此，创建了一个特定于该领域的本体，它作为知识图谱的基础，并确定了稍后应该填充到知识图谱中的概念和特征。知识图谱的显著特点在于，通过关系的定义，为节点提供了丰富的上下文信息，从而在多义词的语义理解、实体区分等方面发挥着关键作用。特别是，随着大型语言模型（LLM），如GPT-4等技术的发展，其在语言理解和处理方面的卓越能力，为知识图谱的自动构建提供了新的可能性。尽管知识图谱拥有引导LLMs朝向更高精

回归传统的分类标签范式，而不是映射器。第二，缺少深度提示优化，在Prompt Tuning和P-tuning中，连续提示只被插入transformer第一层的输入embedding序列中，在接下来的transformer层中，插入连续提示的位置的embedding是由之前的transformer层计算出来的，这可能导致两个可能的优化挑战。在实验中，发现不同的理解任务通常用不同的提示长度来实现其最佳