TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，以便为你正在处理的任意文本生成词向量，然后用 TensorBoard 进行可视化。...我在 text8 数据集上训练了一个 skim-gram 模型，该数据集是英文维基百科文章的集合。我用 TensorBoard 来可视化这些嵌入。...Word2Vec 和 Skip-Gram 模型 创建词向量是基于大型文本语料库，为每个单词创建向量的过程，且语料库中语境相似的单词所对应的向量在向量空间中非常接近。...我们把一个输入词如「ants」（蚂蚁）表示为独热向量。这个向量有 10000 个分量（每个分量都对应于词汇表中的一个单词），我们将单词「ants」对应的分量设为「1」，所有其他分量都为 0。...在大型数据集上进行这样的训练令人望而却步，因此 word2vec 的作者引入了一些调整来使训练变得可行。
前言本文将详细介绍如何在腾讯云HAI平台上部署DeepSeek模型，并配置使用Ollama API服务以实现对外部请求的支持。...模型存储Ollama会将从外部获取（如通过其提供的命令下载）的各种大型语言模型（如LLaMA 2、Mistral、Phi - 3等）存储在本地特定的目录结构中。...这意味着它使用标准的HTTP方法（如GET、POST、PUT、DELETE等）来执行不同的操作。例如，通常使用POST方法来发送包含输入数据（如提示词等）的请求到服务器，以触发模型的推理操作。2....三、HAI中利用Ollama调用Api腾讯云高性能应用服务 HAI 已经为我们预先安装好了 Ollama，开发者可以直接使用。...内容生成：自动生成文章、故事、代码等文本内容。问答系统：构建基于大型语言模型的问答系统，提供准确的信息检索和回答。
在本教程中，我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec（Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理中）的skip-gram模型，...为你正在使用的任何文本生成词向量，然后使用Tensorboard将它们可视化。...我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。...Tensorboard允许你通过使用PCA选择3个主轴来投射数据，从而查看整个词云（world cloud）。你可以输入任何一个单词，它就会显示它的相邻的词语。你也可以把离它最近的101个点分离出来。...在大型数据集上进行训练是不可能的，因此word2vec的作者引入了一些调整，使训练变得可行。
本周关键词：GANs、Julia+R、AI数据库 本周最火学术研究 FaR-GAN单次面部重现 随着生成模型，尤其是生成对抗网络（GAN），在计算机视觉中的快速发展，人们越来越关注具有挑战性的任务，例如生成逼真的照片...为解决此问题，他们开发了R包JuliaConnectoR。 为了可维护性和稳定性，他们基于TCP,使用优化的二进制格式交换数据。该软件包还专门包含允许在R中方便交互使用的功能。...这个复合型数据集由各种数据集组成，并提出了更为现实的任务。它由10个可公开获得的自然图像（包括ImageNet，CUB-200-2011，Fungi等）、手写字符和涂鸦数据集组成。...这个项目的研究人员尝试了流行的基准和大型数据集上的元学习，以及他们其中的的对抗性方法。他们根据测试任务的各种特征来分析性能，并检查模型利用各种多样化的数据来改善其概括性的能力。...演示如何在TensorFlow和PyTorch中使用元数据集的笔记本可以在此处访问： https://github.com/google-research/meta-dataset/blob/master
引言 随着人工智能（AI）的快速发展，大型语言模型（LLM）如GPT-4、ChatGLM等在自然语言处理（NLP）领域展现出惊人能力。然而，通用模型在特定场景下（如中文文本生成）往往表现不够理想。...中文NLP因其语言特性（如无词间空格、语义多义性）对模型提出了更高要求。细调不仅能优化模型对中文的理解，还能适配特定领域需求，如电商文案或法律文档生成。...本文以ChatGLM-6B为例，模型下载地址：Hugging Face - ChatGLM-6B。 步骤二：准备数据集 数据来源 高质量的中文数据集是细调成功的关键。...Weibo数据集：社交媒体文本，适合生成短句或对话。 自定义数据：根据需求收集，如公司内部客服对话记录。 数据预处理 清洗：去除噪声（如HTML标签、无意义符号）。...结论 通过以上步骤，你已经成功细调了一个大型模型用于中文文本生成！从选择模型到部署应用，每一步都至关重要。实践是提升技能的最佳途径，赶紧动手试试吧！ 互动环节： 你在细调过程中遇到哪些问题？
结果表明，这两个模型可以正确回答该数据集中的问题，如： 如何关闭／隐藏安卓软键盘？ 如何在安卓中将位图转换为可画的？ 如何删除一整个文件夹及其内容？ 如何处理 back button？...NCS 从源代码中抽取单词，并执行分词，生成词的线性序列。 为了生成能表示方法体的向量，Facebook 将源代码看作文本，从以下句法类中抽取单词：方法名称、方法调用、枚举值、字符串文本和注释。...构建词嵌入 Facebook 使用 fastText 为词汇语料库中的所有单词构建词嵌入。fastText 使用一个两层神经网络计算向量表示，该网络可以在大型语料库上以无监督方式训练。...在 287 个问题中，NCS 能在 top 10 个结果内正确回答 175 个问题，大约是整体数据集的 60%。研究人员同时对比了 NCS 和其他传统信息检索算法的表现，如 BM25。...UNIF 和 NCS 的效果对比 研究人员对比了 NCS 和 UNIF 在 Stack Overflow 评测数据集上的表现。
概述在网页爬取过程中，选择合适的数据存储结构至关重要。R 语言中有两种常用的数据存储结构：传统数据框（data.frame）和现代的 tibble（来自 tibble 包）。...本文将探讨传统数据框与 tibble 的差异，并通过从百度搜索获取排名前十的关键词链接为例，分析两者在网页爬取数据存储中的表现。...支持复杂结构，如嵌套列表，列名可以包含特殊字符。易用性在控制台打印时输出所有数据，易导致信息过载。更友好的打印方式，仅显示前几行，提高可读性。兼容性与 R 的基础函数完全兼容。...实现代码：采集百度搜索前十关键词以下代码展示了如何结合代理 IP 和多线程技术，从百度搜索中爬取排名前十的关键词链接，并将数据存储为 tibble。...大型项目：对于包含嵌套数据或需要处理大规模数据集的爬取任务，tibble 是更优的选择。
很多年前，word2vec 等 NLP 模型通过大量基于词的训练对文本进行分类，模型为训练数据集中的每个词分配不同的向量。对于 Facebook 来说，那些方法太慢了，而且太依赖全监督数据。...，使系统为未出现在训练数据中的单词创建表征。...我们的多跳 CNN（multi-hop CNN）不仅更容易在较小的数据集上训练，还能更好地理解拼写错误的单词或缩写词，如将「tmrw」（tomorrow 的缩写）翻译成「mañana」（西班牙语，表示将来某时...在今年早些时候发表的一篇论文里，AML 团队介绍了他们如何在带标签的大型公开图像数据集上训练图像识别网络，其中最大的数据集包括 35 亿张图像和 1.7 万个标签。...该数据集规模比之前研究的数据集大一个数量级，但准确率达到 85.4%，是目前该领域已发布研究中得到的最好结果。
参考实现：研究人员先在Huggingface上，为所有的数据集提取用户描述，然后利用DataFinder的双编码检索器对数据集进行相关度排序。...参考实现中，研究人员设计的策略包括： 1. 高多样性的少样本提示 使用自动化提示工程来生成多样化的数据集，用先前生成的示例的随机样本来扩充用户提供的演示示例，以促进多样性并避免生成重复的示例。...模型检索器（Model Retriever） 除了训练数据外，完成任务还需要确定一个合适的模型进行微调，研究人员认为这也是一个检索问题，每个模型可以由一段「用户生成的描述」和「元数据」（如受欢迎度、支持的任务等...参考实现：在处理数据集时，研究人员会用到两个数据集，一个是生成的，另一个是检索到的，并将数据列文本化后与用户指令合并到一起添加到模型输入中。...使用XLM-R作为BERTScore的编码器可以支持多语言任务的评估。 演示创建器（Demo Creator） 为了让开发者可以将模型发布给普通用户，可以在该模块中创建一个图形接口以供交互。
这些大型预训练模型(LPM)充当高效的压缩器，压缩大量互联网数据。这种压缩使得我们可以通过自然语言描述方便地提取这些模型中编码的知识。...个性化查询重写的主要障碍是缺乏包含带有个性化信息的文生图提示数据集。为了克服这个问题，作者收集了一个大型数据集，其中包含来自3115位用户的超过30万条文生图的历史记录。...本文的主要贡献有三：1.作者编译了一个大型个性化图像提示数据集(PIP),该数据集将很快开源。2.作者尝试了两种查询(query)重写技术,并提出了一种新的查询评估方法来评估它们的性能。...为了证实这一点，作者将所有用户的文本提示中出现频率最高的250 个单词的词云可视化，如图5所示。...图5 从PIP数据集中采样的前250个关键词的词云可视化 为了定位相关提示，本文使用了两种检索方法：密集和稀疏。
BERT的影响：BERT的双向训练使其在GLUE（通用语言理解评估）和SQuAD（斯坦福问答数据集）等基准测试中取得了突破性的表现。...它可以解释图像、生成标题、回答视觉问题，并推断视觉中的上下文关系。其跨模态注意力机制允许文本和图像数据的无缝集成，使其在医疗保健（如分析医学图像）和教育（如互动学习工具）等领域具有价值。...DeepSeek-R1：为了解决DeepSeek-R1-Zero的局限性，如低可读性和语言混杂，DeepSeek-R1纳入了一组有限的高质量冷启动数据和额外的RL训练。...最近，领先的云服务提供商如AWS、微软和谷歌云已在其平台上提供DeepSeek-R1。较小的云提供商和DeepSeek母公司以竞争性定价提供它。...GPT-3 (2020)：该模型展示了规模在AI中的变革力量，证明了在大规模数据集上训练的巨大模型可以在广泛的应用中实现接近人类的表现，为AI所能完成的任务设立了新的基准。
Docker Compose 的创建者正在研发一项将 AI 模型封装到容器中的技术。此外，还有一个云平台用于共享这些模型。...将容器引入AI 和首先创建了一个名为Cog的产品，他将其描述为“机器学习的 Docker”。据介绍，Cog“使将机器学习模型打包到容器中变得容易，以便您可以共享它并将其部署到生产环境中”。...“动手试试，感受一下语言模型的工作原理，感受一下这些扩散模型的工作原理，了解一下微调是什么以及它是如何工作的——因为你的一些工作可能就是构建数据集。...截至撰写本文时，最受欢迎的模型是SDXL-Lightning，拥有7.269亿次“运行”，由TikTok母公司字节跳动开发，被描述为“一个快速的文本到图像模型，可在4个步骤中生成高质量图像”。...虽然这仍然是发展初期——鉴于OpenAI和其他行业巨头仍然将其最强大的模型作为专有模型——但像Replicate这样的平台展示了开源如何在AI工程生态系统中蓬勃发展。
1.2 基于独立文本的度量 在缺乏可靠数据来源的情况下，基于独立文本的度量工具对于评估大型模型生成的文本输出显得尤为重要。...除了可视化方法，还可以在生成嵌入的过程中运行一个异常检测算法来寻找异常值。 1.3 评估数据集 在评估大型语言模型的文本输出质量时，一个可行的方法是使用带有可信数据标签的评估数据集来进行比较。...通过捕捉输入提示与输出响应，我们能够洞察模型行为，为未来分析提供宝贵数据。这看似简单，实则涉及被忽视的复杂性。在讨论或记录大型模型时，许多数据科学家常忽略这些细节。...我们面对的是一个由一个或多个大型模型、预设的指令提示词和协同工作的代理组成的应用程序。一些大型模型应用程序相对简单，但许多应用高度复杂，且日益增加。在调试过程中，了解每一步的状态及顺序至关重要。...这一评估在初步的测试中往往被忽视。通过与已知的对抗性提示词数据集进行比对，我们可能能够识别出那些潜在的恶意参与者。同时，大型模型评估器也应具备区分恶意提示词与非恶意提示词的能力。
本文正是介绍了这样一个项目，它旨在收集真正方便的开放中文数据集。目前该项目已经提供了三个大型中文数据集，且到今年 5 月份，一期目标希望构建 10 个百万级中文语料和 3 个千万级中文语料。...这些都是很难克服的问题，可能真正要训练一个顶尖的模型，还是需要从百度百科或主流媒体爬取大型语料。我们也试过训练简单的词嵌入模型，最终发现也许维基百科提供的中文语料接口是比较简单且大型的数据集。...该数据集除了用于预训练语言模型与词嵌入模型，还能用于训练标题生成模型、关键词生成模型或给新闻分类。...【标题生成】模型，或训练【关键词生成】模型（选关键词内容不同于标题的数据）； 亦可以通过新闻渠道区分出新闻的类型。...\r\r三忌越贵越好。每个人的身体状况不同，因此与之相适应的补品也是不同的。价格昂贵的补品如燕窝、人参之类并非对每个人都适合。每种进补品都有一定的对象和适应症，应以实用有效为滋补原则，缺啥补啥。
这些模型能够从数据中自动提取特征，并利用这些特征来生成新的图像。 2.生成式模型： 根据输入数据生成新数据的模型，在 AIGC 图像生成中，捕捉训练数据中的分布信息，生成与真实图像相似的图像。...生成式模型是一类能够根据输入数据生成新数据的模型。在 AIGC 图像生成中，生成式模型的作用是捕捉训练数据中的分布信息，从而能够生成与真实图像相似的图像。...（三）工作原理 1.数据学习： 学习大量图像数据，为模型提供丰富的视觉信息。 在训练阶段，AIGC 图像生成模型会学习大量的图像数据。...这些数据涵盖了各种风格、场景和对象的图像，为模型提供了丰富的视觉信息。通过对这些图像数据的学习，模型能够掌握不同图像的特征和规律，为后续的图像生成做好准备。...最后输入关键词并设置参数，如描述霸哥形象特征的关键词，生成 IP 形象。 5.其他应用案例： 如模特宣传海报生成、表情包生成等，展示了 Midjourney 在不同领域的应用。
"大型"语言模型中的"大"既指模型在参数方面的规模，也指其所训练的庞大数据集。这样的模型通常具有数百亿甚至数百亿个参数，这些参数是网络中的可调权重，在训练过程中进行优化，以预测序列中的下一个词。...在“预训练”中的“pre”一词指的是初始阶段，其中像 LLM 这样的模型在大型、多样的数据集上进行训练，以开发对语言的广泛理解。...图 1.3 对 LLM 进行预训练包括对大型未标记文本语料库（原始文本）进行下一个词预测。然后，可以使用较小的标记数据集对预训练的 LLM 进行微调。...用于生成文本和遵循指令的 LLMs，如 GPT-3 和 ChatGPT，仅实现解码器模块，简化了架构。 由数十亿字组成的大型数据集对于 LLMs 的预训练至关重要。...它是如何在不使用标记的情况下实现这一点的？ BPE 算法的基础是将不在其预定义词汇表中的单词分解为更小的子词单元甚至是单个字符，使其能够处理词汇表之外的词汇。
然而，大多数自动化事实核查方法都依赖于三分类数据集，这些数据集并不能准确反映实际中的虚假信息。 此外，事实核查解释通常基于证据的文本摘要生成，无法解决主张与证据之间的关系。...作者提出了一种通过LLM为步骤2自证理由生成少量合成解释的方法，以防缺少标注的解释。在这种情况下，模型的性能与整个数据集相当。...Kotonya 等人 [1] 构建了一个名为 PubHealth 的大型数据集，该数据集包含了来自各种事实核查网站的健康主题的论点。...如预期，0-L（在T5-3B上的零样本）无法预测两个数据集的"mixture"类别。对于AVeriTeC，作者的2-R模型与GPT-4相当，具有最佳准确率85.2%，同时是一个更小的模型。...作者的 2-R 方法在 ROUGE 得分上最高，超过了 Baseline 。对于 AVeriTec 数据集，2-R 模型生成的解释比 1-R 模型更好，这一点由所有指标证实。
L3级，有条件自动驾驶，指车辆可以在特定环境中（如高速公路）实现完全自动化的加减速和转向，无需人类司机干预，但当遇到复杂或异常情况时（如交通拥堵、事故等），需要人类司机接管控制权。...L3级，有条件自动客服，大模型在标准的场景中（如普通等级投诉、标准产品销售）实现完全自动化的服务，无须人工客服干预，但当遇到复杂或异常情况时（如高等级投诉、申请特殊折扣），需要人工客服接管服务。...输入的容错性和鲁棒性：一个好的模型应当能够处理输入中的错误（如拼写错误、语法错误等），并且在面对攻击或敌对样本时保持稳定表现。 计算资源需求：模型在训练和推理阶段对计算资源（如GPU、内存等）的需求。...微调(Fine-Tuning)的起源可以追溯到早期计算机视觉领域，当时在大型图像数据集上训练的CNN被证明能够捕捉图像中的高级特征，这些特征在许多视觉任务中都是有用的。...而BERT使用两个预训练任务：掩码语言模型(MLM)，即在输入中随机遮盖一些词，然后根据上下文来还原这些词；下一句预测(NSP)，即给定两个句子，判断它们是否有连贯的关系。
侵权或转载联系 摘要 在大数据和大型模型时代，对于多模态数据的自动标注功能对于实际的人工智能驱动应用非常重要，比如自动驾驶和智能设备，与传统的封闭标注不同，开放词袋标注对于实现人类级认知能力至关重要。...然而对于多模态3D数据，几乎没有开放词袋的自动标注系统。本文介绍了OpenAnnotate3D，这是一个开源的开放词汇的自动标注系统，可以自动生成视觉和点云数据的2D掩模、3D掩模和3D边界框标注。...对公共数据集进行了全面评估，结果表明与手动标注相比，该系统显著提高了标注效率，同时提供了准确的开放词汇自动标注的结果。 图1：开放词袋多模态3D标注的示意图。...我们的标注系统不仅可以一致而自动地为一些常见的封闭集对象进行标注，如“自行车”、“人”、“建筑”和“摩托车”，还可以准确识别以前未在封闭集数据中标注的许多开放词汇对象。...图6: OpenAnnotate3D在in-house数据集上生成的开放词汇标注的可视化。
在本文中，作者介绍了Power-LLaVA，这是第一个专门为通过与人类对话提供专业可靠电力传输线路检查服务的大型语言视觉辅助系统。此外，作者还构建了一个大规模、高质量的专门针对检查任务的数据集。...为了获得细粒度的指令遵循数据集，作者利用ChatGPT生成在输电线路巡检过程中可能发生的对话，利用这些巡检图像的标题和检测信息。...万等人 [30] 利用可变形卷积和挤压与激励（SE）块，从而增强了R-FCN [29]在图像中利用细粒度上下文的能力。...此外，作者为每种数据类型构建了100个对话模板作为种子样本。利用ChatGPT强大的上下文学习能力，通过引导ChatGPT使用随机选择的种子样本和适当的提示，可以生成这三种数据类型的大规模数据集。...此外，为了减少GPT-4V生成的问题样本中可能出现的脏数据，如选项模糊、图像误解和问题重复，所有样本都经过手动精炼。这种人工干预对于评估基准的完整性和质量至关重要。
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