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Python 对自然语言处理库有丰富的支持。从文本处理、标记化文本并确定其引理开始，到句法分析、解析文本并分配句法角色，再到语义处理，例如识别命名实体、情感分析和文档分类，一切都由至少一个库提供。那么，你从哪里开始呢？文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-651034.html
本文的目标是为每个核心 NLP 任务提供相关 Python 库的概述。这些库通过简要说明进行了解释，并给出了 NLP 任务的具体代码片段。继续我对 NLP 博客文章的介绍，本文仅显示用于文本处理、句法和语义分析以及文档语义等核心 NLP 任务的库。此外，在 NLP 实用程序类别中，还提供了用于语料库管理和数据集的库。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651034.html
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NLP走势如何？这是关于在实践中使用大型语言模型（LLM）的系列文章中的一篇文章。在这里，我将介绍LLM，并介绍使用它们的3个级别。未来的文章将探讨LLM的实际方面，例如如何使用OpenAI的公共API，Hugging Face Transformers Python库，如何微调LLM，以及如何从头开始构建
在大型语言模型（LLM）领域，有各种各样的 训练机制，具有不同的手段，要求和目标。由于它们服务于不同的目的，因此重要的是不要将它们相互混淆，并了解它们适用的不同场景。 在本文中，我想概述一些最重要的训练机制，它们是 预训练 、 微调
LLM 编排是管理和控制大型语言模型 (LLM)的过程，以优化其性能和有效性。这包括以下任务： 提示LLM： 生成有效的提示，为LLMs提供适当的背景和信息以产生所需的输出。 链接LLM： 结合多个LLM的输出以获得更复杂或更细致的结果。 管理LLM资源： 有效分配和管理LLM资源以满
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最近，OpenAI推出的ChatGPT展现出了卓越的性能，引发了大规模语言模型(Large Language Model, LLM)的研究热潮。大规模语言模型的“大”体现在两个方面：模型参数规模大，训练数据规模大。以GPT3为例，GPT3的参数量为1750亿，训练数据量达到了570GB。进而，训练大规模语言模型面临两
原文：NLP（十八）：LLM 的推理优化技术纵览 - 知乎 目录 收起 一、子图融合（subgraph fusion） 1.1 FasterTransformer by NVIDIA 1.2 DeepSpeed Inference by Microsoft 1.3 MLC LLM by TVM 二、模型压缩（Model Compression） 2.1 稀疏(Sparsity) 2.2 量化(Quantization) 2.3 蒸馏(Distillation) 三、并行化（Parallelism） 3.1 数
相信对于前端同学而言，我们去开发一个自己的简单后端程序可以借助很多的nodeJs的框架去进行快速搭建，但是从前端面向后端之后，我们会在很多方面会稍显的有些陌生，比如「性能分析」，「性能测试」，「内存管理」，「内存查看」，「使用C++插件」，「子进程」，「
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大家有没有分析过 prompt对模型训练或者推理的影响？之前推理的时候，发现不加训练的时候prompt，直接输入模型性能会变差的，这个倒是可以理解。假如不加prompt直接训练，是不是测试的时候不加prompt也可以？还有一个就是多轮prompt和单轮prompt怎么构造的问题？好多模型训练
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目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。 为便于梳理，本文只有提纲，且笔者准备仓促，敬请勘误，不甚感激。 符号主义(Symbolists) 基于逻辑推理的智能模拟方法。最喜欢的算法是：规则和决策树。符号主义的代表性成果有启发式程序、专家系
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Let’s talk a bit about the parameters we can tune here. First, we want to load a llama-2-7b-hf model and train it on the mlabonne/guanaco-llama2-1k (1,000 samples), which will produce our fine-tuned model llama-2-7b-miniguanaco . If you’re interested in how this dataset was created, you can check this notebook. Feel free to change it: there ar
