30秒看懂“如何写出让AI乖乖照做的顶级提示词”秘诀大公开🔥

引言情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。本文主要针对英文句子来识别对应的情绪。情绪识别我们看一下训练数据：第1列是一个代表情绪的单词，第2列是句子。从数据可以看出，这个任务可以看成是一个多分类问题，有很多模型处理处理这个问题。这里我们看一下逻辑回归。下面贴出代码实现：import pandas

介绍基于大模型的文本理解与生成。

本文主要介绍N-Gram语言模型相关知识以及如何计算语言模型的概率。

引言本文介绍机器学习的一些基本概念。包括机器学习的主要任务，机器学习的分类等。文章目录引言用到的数据机器学习的主要任务分类回归用到的数据鸢尾花(IRIS)是比较常见的在我们学习机器学习时用到的数据。数据来源: http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Irisiris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的各50个...

引言要介绍半监督学习(Semi-supervised learning)需要先介绍下监督学习(Supervised learning)。监督学习：{(xr,y^r}r=1R\{(x^r,\hat{y}^r\}^R_{r=1}{(xr,y^​r}r=1R​ 假设有RRR笔训练数据，每笔训练数据都有对应的输出y^r\hat{y}^ry^​r(标签/类别)半监督学习： {(xr,y^r}r=1R...

句法分析简介。

如何用BERT这种预训练模型做指代消歧呢

⭐ 本篇工作提出了一种检索增强微调方法RAFT，可以提高模型在开卷领域内问答的能力。在训练RAFT时，给定一个问题和一组检索到的文档，训练模型忽略那些在回答问题时无用的干扰文档。RAFT通过逐字引用相关文档中的正确序列来帮助回答问题，同时结合RAFT的思维链式响应，帮助提高模型的推理能力。

本文从Seq2Seq模型的思想开始，一步一步剖析Transformer的原理。