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Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17695

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11394

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：Große Sprachmodelle und Worteinbettungsmodelle sind zwei Schlüsselkonzepte in der Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie können beide auf die Textanalyse und -generierung angewendet werden, die Prinzipien und Anwendungsszenarien sind jedoch unterschiedlich. Groß angelegte Sprachmodelle basieren hauptsächlich auf statistischen und probabilistischen Modellen und eignen sich zur Generierung von kontinuierlichem Text und semantischem Verständnis. Das Worteinbettungsmodell kann die semantische Beziehung zwischen Wörtern erfassen, indem es Wörter dem Vektorraum zuordnet, und eignet sich für die Inferenz der Wortbedeutung und die Textklassifizierung. 1. Worteinbettungsmodell Das Worteinbettungsmodell ist eine Technologie, die Textinformationen verarbeitet, indem Wörter in einen niedrigdimensionalen Vektorraum abgebildet werden. Es wandelt Wörter einer Sprache in Vektorform um, damit Computer Texte besser verstehen und verarbeiten können. Zu den häufig verwendeten Wörterinbettungsmodellen gehören Word2Vec und GloVe. Diese Modelle werden häufig bei der Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet

2024-01-23 Kommentar 0  1516

Kurseinführung：Es ist KI-Saison, und Technologieunternehmen produzieren am laufenden Band große Sprachmodelle wie Brot aus der Bäckerei. Neue Modelle werden schnell veröffentlicht, und es wird zu schwierig, den Überblick zu behalten. Aber inmitten der Flut an Neuerscheinungen sind nur wenige Modelle auf den Markt gekommen

2024-06-14 Kommentar 0  949

Kurseinführung：Groß angelegte Sprachmodelle sind eine Schlüsseltechnologie im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und zeigen bei verschiedenen Aufgaben eine starke Leistung. Die Dekodierungsstrategie ist einer der wichtigen Aspekte der Textgenerierung durch das Modell. In diesem Artikel werden Dekodierungsstrategien in großen Sprachmodellen detailliert beschrieben und deren Vor- und Nachteile erörtert. 1. Überblick über Dekodierungsstrategien In großen Sprachmodellen sind Dekodierungsstrategien Methoden zur Generierung von Textsequenzen. Zu den gängigen Dekodierungsstrategien gehören Greedy Search, Beam Search und Random Search. Die gierige Suche ist eine einfache und unkomplizierte Methode, die jedes Mal das Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit als nächstes Wort auswählt, andere Möglichkeiten jedoch möglicherweise ignoriert. Die Strahlsuche fügt der gierigen Suche eine Breitenbeschränkung hinzu und behält nur die Kandidatenwörter mit der höchsten Wahrscheinlichkeit bei, wodurch die Vielfalt erhöht wird. Bei der Zufallssuche wird das nächste Wort zufällig ausgewählt, was zu einer größeren Vielfalt führen kann

2024-01-22 Kommentar 0  1248

Kurseinführung：In diesem Artikel werden die am häufigsten verwendeten und zuverlässigsten Metriken zur Bewertung großer Sprachmodelle (LLMs) untersucht. Der Artikel bespricht die verschiedenen Kategorien von Metriken, darunter BLEU, ROUGE, METEOR und NIST, und wie sie die Leistung von L messen

2024-08-13 Kommentar 0  1091

Kurseinführung：Bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle (LLMs) wird ein vorab trainiertes Modell mithilfe domänenspezifischer Daten neu trainiert, um es an eine bestimmte Aufgabe oder Domäne anzupassen. Die Datenannotation spielt eine entscheidende Rolle im Feinabstimmungsprozess und beinhaltet die Kennzeichnung von Daten mit spezifischen Informationen, die das Modell verstehen muss. 1. Prinzip der Datenannotation Die Datenannotation soll maschinellen Lernmodellen helfen, Daten besser zu verstehen und zu verarbeiten, indem den Daten Metadaten wie Tags, Tags usw. hinzugefügt werden. Bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle besteht das Prinzip der Datenannotation darin, Leitinformationen bereitzustellen, die dem Modell helfen, die Sprache und den Kontext einer bestimmten Domäne besser zu verstehen. Zu den gängigen Datenanmerkungsmethoden gehören Entitätserkennung, Sentimentanalyse und Beziehungsextraktion. 2. Methoden der Datenannotation 2.1 Entitätserkennung Die Entitätserkennung ist eine Art Informationsextraktion

2024-01-22 Kommentar 0  1153