Numpy&pandas基本使用方法(机器学习入门)

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1994年提出用于数据的压缩，适用于nlp的神经机器翻译（此前一直用的是word-based），gpt-2使用了bpe的分词方法。

词袋模型的第一步是分词(tokenization)，即将句子拆分成单个词或子词（词元，token）​，词袋模型旨在以数字形式创建文本的表示(representation)，也称为向量或向量表示。在本书中，我们将这类模型称为表示模型(representation model)。缺点：忽略了文本的语义特性和含义。

设置环境变量（之后需重启ollma服务）：重启ollama服务。

词袋模型的第一步是分词(tokenization)，即将句子拆分成单个词或子词（词元，token）​，词袋模型旨在以数字形式创建文本的表示(representation)，也称为向量或向量表示。在本书中，我们将这类模型称为表示模型(representation model)。缺点：忽略了文本的语义特性和含义。

究其根本，是摩尔定律，或者更广义地说，是单位计算成本持续的指数级下降。过去，大多数人工智能研究的开展，都仿佛智能体可用的算力是恒定的（在这种情况下，利用人类知识似乎是提升性能的唯一途径之一）。但是，在一个比典型研究项目稍长的时间尺度上，海量算力必然会涌现。为了在短期内取得成效，研究人员试图利用他们对特定领域的人类知识，但从长远来看，真正起作用的只有对算力的利用。这两者（利用人类知识和利用算力）本不

究其根本，是摩尔定律，或者更广义地说，是单位计算成本持续的指数级下降。过去，大多数人工智能研究的开展，都仿佛智能体可用的算力是恒定的（在这种情况下，利用人类知识似乎是提升性能的唯一途径之一）。但是，在一个比典型研究项目稍长的时间尺度上，海量算力必然会涌现。为了在短期内取得成效，研究人员试图利用他们对特定领域的人类知识，但从长远来看，真正起作用的只有对算力的利用。这两者（利用人类知识和利用算力）本不

究其根本，是摩尔定律，或者更广义地说，是单位计算成本持续的指数级下降。过去，大多数人工智能研究的开展，都仿佛智能体可用的算力是恒定的（在这种情况下，利用人类知识似乎是提升性能的唯一途径之一）。但是，在一个比典型研究项目稍长的时间尺度上，海量算力必然会涌现。为了在短期内取得成效，研究人员试图利用他们对特定领域的人类知识，但从长远来看，真正起作用的只有对算力的利用。这两者（利用人类知识和利用算力）本不

Python编程与人工智能应用 MOOC题目