该方法是训练一个大型的语料库,从而来得到一个 Word2Vec 模型。Word2Vec 模型包含一个词典,其中每个单词都是一个矢量化信息。 字符级语言建模就像用一个 0-1 向量来表示每一个字符,并且将这个向量送入模型进行训练,而文本中的语法和单词语义被简单地忽略掉,因为我们相信模型可以捕捉到这些语法和单词语义信息。字...
科技 计算机技术 AI LoRA微调 PydanticAI 制作数据集工具 Pretuning 深度学习 开源项目 数据集 多模态 大语言模型微调AGI_Ananas 发消息 开源项目: Pretuning数据集处理开源地址:https://github.com/adoresever/Pretuning大学生挑战!用玩游戏的时间学建模,接单赚钱养活自己! 0基础学建模 Agent (2/2) 自动连播 ...
step1：把langchain给clone下来，按照readme配好环境。step2：运行项目langchain，然后在浏览器打开langcha...
🚀WebUI integrated platform for latest LLMs | 各大语言模型的全流程工具 WebUI 整合包。支持主流大模型API接口和开源模型。支持知识库,数据库,角色扮演,mj文生图,LoRA和全参数微调,数据集制作,live2d等全流程应用工具 Resources Readme License AGPL-3.0 license Activity Stars 0 stars Watchers 0 wat...
在这里,我简单地比较了一下字符级语言模型和词级语言模型。词级语言建模是指把词作为文本信息的最小单位。在语义空间中,单词就好像是空间中的一个节点。在这种情况下,通过 TF 技术或者主题模型技术或者词嵌入模型来生成特征向量或字矢量,每个单词都用一个数字或者一个矢量来表示,之后就可以像循环神经网络这样的模型...