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014-自然语言处理组件 自然语言处理组件 Word2Vec Word2Vec 是一种经典的词向量算法,能够从大量文本中学习出各个词语的向量表示,其利用神经网络,可以通过训练,将词映射到 K 维度空间向量,甚至对于表示词的向量进行操作还能和语义相对应,由于其简单和高效引起了很多人的关注。 输入 输入一个数据集,输入列是分词的结果,用这个数据集训练词向量。
这种技术适用于撰写论文、诗歌或创意写作等任务。 例如: 这是不加此提示词的回复结果: 回答的比较浅显,这是加了“让我们思考一下”,之后,看效果: 变化还是很大的! 四、 自恰提示 自洽提示是一种技术,用于确保ChatGPT 的输出与提供的输入一致。这种技术对于事实核查、数据验证 或文本生成中的一致性检查等任务非常有用。 自洽提示的提示公式是输入文本后跟着指令“请确保以下文本是自洽的”。
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输入图片会缩放到该大小 input_height 输入网络的图片尺寸 image 进行检测的图片输入 mean 平均值 scale 输入网络前预算处理为 ( x - mean ) * scale format 网络所需要的格式,OpenCV默认是BGR threshold 阈值 network_type 神经网络类型 本地图片预测 图片预测的步骤如下: 1、连接设备 2、加载驱动,系统启动后加载一次即可
如果翻阅过OpenAI发的几篇GPT1、2、3代的论文,就会发现,大语言模型的典型模型GPT在论文中被定位成了一个“多任务完成器”,认为GPT这种大语言模型,只要稍加引导,就可以化身不同的角色完成不同的任务。
递归列出模拟文件夹下所有文件 可以通过设置 prefix 参数来获取某个模拟文件夹下所有的文件: "; listObjRequest.prefix = @"fun/"; __block BOSListObjectsResponse* listObjResponse = nil; BCETask* task = [client listObjects:listObjRequest
神经网络的学习过程,就是根据训练数据来调整神经元之间的连接权以及每个功能神经元的阈值,换言之,神经网络学到的东西,蕴涵在连接权与阈值中。 神经元模型:神经元接受到来自 n 个其他神经元传递过来的输入信号,这些输入信号通过带权重的连接进行传递,神经元接受到的总输入值将与神经元的阈值进行比较,然后通过激活函数处理以产生神经元的输出。
基于pythia-12b,由InstructGPT论文的能力域中生成的约15k指令/响应微调记录训练。
基于pythia-12b,由InstructGPT论文的能力域中生成的约15k指令/响应微调记录训练。