2018年Google发布了BERT（来自Transformer的双向自编码器）预训练模型，旨在通过联合左侧和右侧的上下文，从未标记文本中预训练出一个深度双向表示模型。因此，BERT可以通过增加一个额外的输出层来进行微调，就可以达到为广泛的任务创建State-of-the-arts 模型的效果，比如QA、语言推理任务。当时将预训练模应用于下游任务的策略通常有两种：基于特征的（feature-bas

K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由 Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，

在下面的教程中，我们将通过示例代码说明DCGAN网络如何设置网络、优化器、如何计算损失函数以及如何初始化模型权重。在本教程中，使用的共有70,171张动漫头像图片，图片大小均为96*96。

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核函数实现文件：add_custom.cpp调用算子的应用程序：main.cpp。输入数据和真值数据生成脚本文件：gen_data.py。验证输出数据和真值数据是否一致的验证脚本：verify_result.py。编译cpu侧或npu侧运行的算子的编译工程文件：CMakeLists.txt。编译运行算子的脚本：run.sh。

Ascend C是CANN针对算子开发场景推出的编程语言，原生支持C和C++标准规范，兼具开发效率和运行性能。基于Ascend C编写的算子程序，通过编译器编译和运行时调度，运行在昇腾AI处理器上。使用Ascend C，开发者可以基于昇腾AI硬件，高效的实现自定义的创新算法。您可以通过了解更详细的内容。Ascend C提供多层级API，满足多维场景算子开发诉求。

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MAX_LENGTH = 384 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个token，因此需要放开一些最大长度，保证数据的完整性def process_func(example) : MAX_LENGTH = 384 # Llama分词器会将一个中文字切分为多个token，因此需要放开一些最大长度，保证数据的完整性 instruction = tokenizer(f" {

为了对人类语言的内在规律进行建模，研究者们提出使用语言模型（language model）来准确预测词序列中 下一个词 或者 缺失的词 的概率。

与仅仅根据频率进行拆分不同，一个更“有原则”的方法是定义一个目标函数来捕捉一个好的分词的特征，这种基于目标函数的分词模型可以适应更好分词场景，Unigram model就是基于这种动机提出的。您可能已经注意到，根据定义，标记的嵌入不依赖于其在序列中的位置，因此两个句子中的𝗆𝗈𝗎𝗌𝖾将具有相同的嵌入，从而在句子位置的角度忽略了上下文的信息，这是不合理的。然而，自然语言并不是以标记序列的形式