卡内基梅隆大学自言语言处理  内容精选
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卡内基梅隆大学自言语言处理  更多内容
  • 全面解释人工智能LLM模型的真实工作原理(三) 千帆社区

    需要注意的是,由于每个单词都是独立处理的,初始嵌入也用随机数表示,所以相似的单词(如“cat”和“cats”)的初始表示毫无关系。可以预期模型会学习到两个单词的相似性,但能否利用这个明显的相似性以简化学习呢? 可以的。今天语言模型中最常用的嵌入方案是将单词分成子词并嵌入。例如,我们将“cats”分成两个token:“cat”和“s”。模型更容易理解其他词后的“s”的含义等。

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  • 核心概念 - 消息服务 forRabbitMQ | 百度智能云文档

    RabbitMQ RabbitMQ是一款用Erlang语言实现,完全支持AMQP协议的开源分布式消息队列系统,具备强大的分布式、可扩展和高可用能力。RabbitMQ在TCP协议层面提供了丰富的多语言SDK,便于用户使用。

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  • 外呼事件 - 百度智能外呼

    预约状态说明 预约状态为「已完成」「已失效」「未完成」时,预约事件进入终态,不再执行拨打; 预约状态为「已预约」时,按照预约时间进行拨打; 预约状态为「待处理」时,需设置预约时间,才可执行拨打; 当预约状态为「待处理」或「已预约」且呼叫状态为「待呼叫」时,可对预约事件记录进行处理,点击「处理」设置预约时间; 设置预约时间如下: 当预约状态为「待处理」或「已预约」且呼叫状态为「待呼叫」时,可对预约事件记录进行删除

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  • 客服对话多标签生成 - ModelBuilder

    二)精调模型 1、基础配置 基础模型选择 :选择ERNIE Tiny模型,该模型是百度自研的超高性能大语言模型,且精调成本在文心系列模型中最低,能够在保证准确性的同时降低成本。

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