这篇文章说之前的方法没有同时考虑code的tokens,语法树(AST),代码数据流/控制流(CFGs,DFGs),Program trasformation(我理解这个本质就是保持其functionality不变的情况下,对代码进行pharaphrase),所以这篇文章使用对比学习的方法将这几个方面都考虑在内,并且加了一些其他的预训练任务-代码类型预测(这个任务好像在CodeT5...
算法基础基于pytorch的BP神经网络算法代码+数据集 2024-11-13 11:16:27 积分:1 high_diamond_ranked_10min.csv 2024-11-13 10:35:16 积分:1 penguins_raw.csv 2024-11-13 10:33:24 积分:1 机器学习-随机森林-分类-算法实现-随机森林用于分类matlab代码 2024-11-13 10:29:20 积分:1 ...
按惯例每年长假刷课,Brady Neal的这门Causal Inference总体感觉不错,算是最贴近ML视角的相关课程了。巩固了下基础知识,也开拓了不少视野,终于了解了从数据中学习SCM是怎么做的了,从因果角度看transfer learning也很有趣😆 美中不足配套代码太少,很多术语听着还是有点懵😂 可能要找几个库学习一下。
Ⅱ. 探索与奖励下的旅程式学习即是一种形式化泛化的组合,在这一形式化框架下蕴含着诸如数学定理证明、代码编程、物理规律探索、生化机制探索甚至关联着在数理化生等多基础科学跨学科思想间、宏观与微观视角下多表型间等可泛化迁移的领域内及跨领域泛化组合。
为解决上述难题,北京大学首次公开了开源PKU-Beaver(河狸)大模型RLHF(利用强化学习方法从人类反馈中学习的技术)的数据集(开源迄今为止最大的多轮 RLHF 数据集,规模达到 100 万条)、训练和验证代码。这些数据集包括侮辱、歧视、犯罪、心理伤害、悲观情绪、色情、隐私等十余种维度的约束。
在人民邮电出版社的异步社区,还能找到本书的配套开源代码,数据集和思维导图。📕无论是有多年工作经验的老“程序猿”,还是有志于投身AI专业的Z世代年轻人,都能在这本书里找到当前技术趋势的新视角。每一次技术的变革带来的都是全新的时代。AI时代是颠覆,是创新,是挑战,更是机遇。所谓“生命不息,学习不止”,...