目录1读取文件数据 2.生成下一句预测任务的数据 3.预测下一个句子 4.生成遮蔽语言模型任务的数据 5.从词元中得到遮掩的数据 6.将文本转化为预训练数据集7.封装函数类8.调用importosimportrandomimporttorchimportdltools1读取文件数据def_read_wik

1.代码实现#导包importtorchfromtorchimportnnimportdltools#加载数据需要用到的声明变量batch_size,max_len=1,64#获取训练数据迭代器、词汇表train_iter,vocab=dltools.load_data_wiki(batch_size,max_len)#其余都是二维数组#tokens,segments,valid

一直想找寻一款好用的ChatGPT国内代理，但目前国内代理太多了，良莠不齐，用过好几款，但都因各种原因放弃了。GPT第三方API推荐直到遇到了它 V3API 33优点能用的模型多：使用标准的OpenAI接口协议访问68+模型，支持ChatGPT（所有模型）、Claude3.5、Gemini、Glm-4等系列最新模型，支持

今天介绍的这篇文章是关于小型语言模型（SmallLanguageModels,SLMs）的研究综述，作者团队来自北京邮电大学、鹏城实验室、HelixonResearch、剑桥大学等机构。语言模型的发展目前呈现出分歧，一方面是追求人工通用智能的LLMs，在训练和推理双scalinglaw的指引下不断加大计算量；另一

转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/654878538这里仅当学习记录，请看原文，排版更丰富转载补充：https://www.likecs.com/show-308663700.html 这个非常的清晰明了，也建议前往学习今天社群中的小伙伴面试遇到了一个问题，如何保证生成式语言模型在同样的输入情况下可以保证同样的输出

这个代码实现了一个基于Transformer模型的中文问答系统。以下是代码的主要功能和可能的完善方向：主要功能数据处理：代码首先定义了处理中文文本的函数，包括分词、构建词汇表、将句子转换为张量等。数据加载：从.jsonl或.json文件中加载问题和答案数据，并进行数据增强。模型定

这段代码是一个完整的端到端的中文聊天机器人的实现，包括数据处理、模型训练、预测和图形用户界面（GUI），下面是对各个部分功能的详细说明：1.导入必要的库importosos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasopti

本周的重点是实验2，其中涉及通过创建拉取请求(pr)为我不拥有的存储库做出贡献。我首先选择一个同学的存储库来进行工作。鉴于javascript是我的主要编程语言，我选择了基于javascript的存储库来简化我的工作流程。虽然我愿意探索其他语言，但我选择js项目节省了时间，让我可以更

在Python中，你可以实现多种自然语言处理（NLP）技术。Python拥有丰富的库和框架，使得NLP任务变得更加容易和高效。接下来将列举一些NLP(文本处理技术)具体功能的Python实现。一：文本预处理1：英文版#文本预处理#导入所需的库importrefromtextblobimportTextBlobfromgensim

/***计算字符串表达式的值,不支持小数*<ul>*<li>加法('+')</li>*<li>减法('-')</li>*<li>乘法('*')</li>*<li>除法,保留两位小数('/')</li>*<li>取余,获取商('

大模型发展了近两年，BaihaiIDP也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。最近，一些企业客户和伙伴来询问，是否有LLM的从0到1的科普贴。他们说："虽然在很多场景中，L

编者按：大模型发展了近两年，BaihaiIDP也分享了近百篇LLM各环节的技术洞察，有前沿探讨、有落地实践、有应用经验。但回头来看，我们似乎从来没有认真、从0开始探讨过LLM的基本原理。最近，一些企业客户和伙伴来询问，是否有LLM的从0到1的科普贴。他们说："虽然在很多场景中，LLM都已

固定窗口packagemainimport("fmt""sync""sync/atomic""time")//定义限流结构体typeRateLimiterstruct{intervaltime.Duration//时间窗口tokensint32//令牌总数lastTimeint64

这段代码实现了一个用来计算逆波兰表达式（ReversePolishNotation,RPN）的算法。逆波兰表达式是一种后缀表达式，操作符在操作数的后面。这个算法通过使用栈来逐步求值表达式中的操作数和操作符。代码：classSolution{public:/***代码中的类名、方法名、参数名已

API简介Link.AI已为开发者提供了调用智能体能力的对话API，可在第三方系统和服务中使用Link.AI应用智能体和工作流智能体的能力。在使用普通对话API时，开发者需要在每次请求时传入会话的对象和上下文，以实现智能体的“记忆”功能，从而实现多轮对话。相比普通对话API，Link.AI记忆

Q:我们重新开始设计，每个Parser必须包含两个方法，一个方法是parse(self,main_parser)，另一个方法是try_parse(tokens,position)。parse方法里转调用try_parse，只有try_parse返回非空结果和位置信息时在parse方法里才会真正改变main_parser的position。每个parser的try_parse方法里，

Huggingface|修改模型的embedding 目标：在NLP领域，基于公开语料的预训练模型，在专业领域迁移时，会遇到专业领域词汇不在词汇表的问题，本文介绍如何添加专有名词到预训练模型。NLP的处理流程：对输入的句子进行分词，得到词语及下标通过embedding层获得词语对应的embeddingembe

    这个标题是最近看到的一篇文章《WhathappenedtoBERT&T5?OnTransformerEncoders,PrefixLMandDenoisingObjectives》有感而发，也感觉很有意思。在几年前，在项目中还经常会用到Bert。本文主要回顾一下Bert的原理、Bert的继续训练和使用，以及对看到的文章中关

题目描述给你一个字符串数组tokens，表示一个根据逆波兰式表示法表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。解题思路我们依次遍历数据，如果遇到数字我们就直接入栈，如果遇到运算符，我们就取出栈顶的元素两个，然后进行运算，这里要注意-和/这两个运算符，取栈

前言在上一章【课程总结】day24（上）：大模型三阶段训练方法(LLaMaFactory)内容中主要了解一个大模型的训练过程，无论是第三方的大模型还是自研的大模型，都需要部署到服务端，提供对应API接口供上层应用使用。所以，本章将主要了解vLLm+langchain的基本使用方法。大模型应用框架

>>>/setparameterAvailableParameters:/setparameterseed<int>Randomnumberseed/setparameternum_predict<int>Maxnumberoftokenstopredict/setparametertop_k<int>Pickfromtopk

前言大模型（全称为大语言模型，英文名称：LargeLanguageModel），这个2023年刷爆了互联网圈的“现象级明星”，几乎以前所未有的姿态，席卷了各行各业，世人一时为之惊叹。同时，也开辟了各大厂商投入AI研发的新赛道。乘着这波“西风”，国内大模型开启了雨后春笋般的神奇发育，简直是“一浪

150.逆波兰表达式求值给你一个字符串数组tokens，表示一个根据逆波兰表示法表示的算术表达式。请你计算该表达式。返回一个表示表达式值的整数。注意：有效的算符为'+'、'-'、'*'和'/'。每个操作数（运算对象）都可以是一个整数或者另一个表达式。两个整数之间的除法总是

前言题目：150.逆波兰表达式求值文档：代码随想录——逆波兰表达式求值编程语言：C++解题状态：成功解答！思路还是利用栈的思想，遍历到数字时，加入栈，遍历到运算符时，取出两个数进行运算，并将结果加入到栈中。代码classSolution{public:intevalRPN(vector<string>