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作者:CSDN
出版社:CSDN《程序员》
ISBN:1111111111117
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Google黑板报-数学之美系列 评分:
数学之美系列一 -- 统计语言模型 ...............................................................................2 数学之美系列二 -- 谈谈中文分词 ...............................................................................3 数学之美系列三 -- 隐含马尔可夫模型在语言处理中的应用 ...................................5 数学之美系列四 -- 怎样度量信息 ...............................................................................7 数学之美系列五 -- 简单之美:布尔代数和搜索引擎的索引 ...................................9 数学之美系列六 -- 图论和网络爬虫 .........................................................................11 数学之美系列七 -- 信息论在信息处理中的应用 .....................................................12 数学之美系列八 -- 贾里尼克的故事和现代语言处理 .............................................13 数学之美系列九 -- 如何确定网页和查询的相关性 .................................................15 数学之美系列十 -- 有限状态机和地址识别 .............................................................17 数学之美系列十一 -- Google AK47 的制造者阿米特.辛格博士..........................19 数学之美系列十二 -- 余弦定理和新闻的分类 .........................................................20 数学之美系列十三 -- 信息指纹及其应用 .................................................................22 数学之美系列十四 -- 谈谈数学模型的重要性 .........................................................23 数学之美系列十五 -- 繁与简 自然语言处理的几位精英 .......................................25 数学之美系列十六(上) -- 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 谈谈最大熵模型 .........................................................................................................................................27 数学之美系列十六 (下) -- 不要把所有的鸡蛋放在一个篮子里 谈谈最大熵模型 .........................................................................................................................................28 数学之美系列十七 -- 闪光的不一定是金子 谈谈搜索引擎作弊问题....................29 数学之美系列十八 -- 矩阵运算和文本处理中的分类问题 .....................................32 数学之美系列十九 -- 马尔可夫链的扩展 贝叶斯网络 ...........................................33 数学之美系列二十 -- 自然语言处理的教父 马库斯 ...............................................34 数学之美系列二十一 -- 布隆过滤器 .........................................................................35 数学之美系列二十二 -- 由电视剧《暗算》所想到的 谈谈密码学的数学原理....37 数学之美系列二十三 -- 输入一个汉字需要敲多少个键 谈谈香农第一定律........39 数学之美系列二十四 -- 从全球导航到输入法 谈谈动态规划 ...............................41
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大规模语言模型:从理论到实践
2023-09-11大规模语言模型(Large Language Models,LLM),也称大规模语言模型 或大型语言模型 ,是一种 由包含数百亿以上参数的深度神经网络构建的语言模型,使用自监督学习方法通过大量无标注文 本进行训练。自 2018 年以来,Google、OpenAI、Meta、百度、华为等公司和研究机构都相继发布 了包括 BERT[1],GPT[6] 等在内多种模型,并在几乎所有自然语言处理任务中都表现出色。2019 年 大模型呈现爆发式的增长,特别是 2022 年 11 月 ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer) 发布后,更是引起了全世界的广泛关注。用户可以使用自然语言与系统交互,从而实现包括问答、 分类、摘要、翻译、聊天等从理解到生成的各种任务。大型语言模型展现出了强大的对世界知识 掌握和对语言的理解。
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2023-05-28这个 GPT 链接是 OpenAI 的 GPT-3.5、4 模型,它是目前最先进的自然语言处理模型之一。使用这个链接可以让你与该模型进行实时对话,输入文本后,该模型会给出一个智能的、语义正确的回答。这个链接可以用于多种场景,例如智能客服、智能助手等。基于 GPT-3.5、4 模型的强大能力,它可以提供高质量的自然语言理解和生成功能,为人们的生活和工作带来便利。
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2024-04-22Llama-3是由Meta(Facebook)AI发布的最新一代大型语言模型。它具有两种参数规模:80亿(8B)和700亿(70B),并且还有一个超过4000亿参数的版本正在训练中。Llama-3在多个行业标准测试中展现了卓越的性能,特别是在对话类应用中,其表现超过了许多现有的开源聊天模型。 在技术方面,Llama-3采用了优化的自回归Transformer架构,这种架构专为处理复杂的文本生成任务设计,能够有效提升生成文本的连贯性和相关性。它还结合了监督式微调(SFT)和带人类反馈的强化学习(RLHF),这种混合方法不仅增强了模型的帮助性,也提高了安全性,使得模型在实际应用中更加可靠和符合用户预期。 Llama-3使用了超过15万亿令牌的公开在线数据进行预训练,这些数据是前代Llama-2的七倍。此外,Llama-3支持8K长文本,具有128K token的词汇量,这有助于实现更好的性能。其主要亮点还包括增强的推理和代码能力,以及训练效率比Llama-2高3倍。 Meta表示,Llama-3在多个关键的基准测试中性能优于业界先进同类模型,能够进行复杂的推理,更遵循指令,并能够可视化想法
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2024-01-10LM Studio是一款面向开发者的友好工具,特别适合那些想要探索和使用大型语言模型的人。无论是出于专业开发的需要,还是仅仅为了体验和玩转各种API,LM Studio都提供了一个简便、高效的解决方案。 首先,使用LM Studio不需要深厚的技术背景或复杂的安装过程。传统上,本地部署大型语言模型如Lama CPP或GPT-4ALL往往伴随着繁琐的安装步骤和环境配置,这对技术要求极高。然而,LM Studio的出现彻底改变了这一局面。它提供了一个简单的安装程序,用户只需几个简单的步骤就可以轻松安装和运行。
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