语言模型分类是指根据给定的训练数据集,通过学习文本的特征来判断新的文本属于哪个类别。在语言模型分类中,通常使用监督学习的方法,即通过已标注好的训练数据进行模型的训练和预测。常用的语言模型分类方法包括朴素贝叶斯分类器、支持向量机、逻辑回归等。 1. 朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier) 朴素贝叶斯分类器是...
此前,最好的语言模型属于RNN一类,但是,由于RNN模型需要按次序处理输入数据,因此并行能力不够,计算成本很高。尽管在翻译领域效果很好,但是RNN也没有取得更好的突破。 BERT是一种Transformer类的模型,它的出现,让语言模型突破了原有的限制,可以以更快的速度运行,并且可以记住更长久的输入数据。 RNN模型和Transformer模型...
编程语言分类模型指的是一种系统结构,用于将编程语言按照特定的标准或属性进行分类。1、语言范型是其中一个重要分类标准,例如:命令式、声明式、函数式、面向对象等。该标准基于编程语言中表达思想和解决问题的方式。举例来说,命令式编程语言注重于描绘如何通过计算机指令的序列执行操作来达到特定的目标,而函数式编程则侧...
微调(Fine-tuning)预训练语言模型是一种通用技术,在包括推荐系统在内的各种自然语言处理(NLP)任务中受到了广泛关注。微调背后的理念是将已经从大规模文本数据中学习到丰富语言表征的语言模型,通过在特定任务数据上的进一步训练使其适应特定任务或领域。 表2. 现有基于 LLM 的推荐方法中使用的常用数据集列表 微调过程包...
-无监督预训练模型(Unsupervised Pretraining Models):模型在大规模的未标注文本上进行预训练,如GPT系列模型。 -自监督预训练模型(Self-Supervised Pretraining Models):模型在任务特定的自监督学习任务上进行预训练,如BERT、RoBERTa等。 这些分类方式仅仅是对大语言模型进行简单划分的方法,实际上大语言模型的分类还需要...
与连续空间的词表示法语言学规则模型对比(例如word2vec构建出的词向量),N-gram语言模型还有以下的局限性: N-gram模型是根据相互之间没有任何遗传属性的离散单元词而构建,从而不具备连续空间中的词向量所满足的语义上的优势:相似意义的词语具有相似的词向量,从而当系统模型针对某一词语或词序列调整参数时,相似意义的...
语言模型 对于很多自然语言处理领域的问题,比如机器翻译,处理要确定预测结果中的字词集合以外,还有一个非常重要的方面就是要评估文本序列是否符合人类使用的习惯。也就是要判断文本是否通顺、自然、甚至在翻译问题上,“信”、“达”、“雅”是一种高级的要求。语言模型就是用于评估文本符合语言使用习惯程度的模型。
•定制化的大语言模型:商业领域中,有时需要针对特定企业或组织进行个性化定制的大语言模型。定制化的大语言模型可以根据特定场景、特定任务和特定需求进行训练和优化,从而更好地适应具体环境。 以上是针对大语言模型的一些常见分类及其阐述。随着人工智能技术的不断发展,大语言模型在各个领域中的应用将越来越广泛,带来更...
2.R语言基于树的方法:决策树,随机森林 3.python中使用scikit-learn和pandas决策树 4.机器学习:在SAS中运行随机森林数据分析报告 5.R语言用随机森林和文本挖掘提高航空公司客户满意度 6.机器学习助推快时尚精准销售时间序列 7.用机器学习识别不断变化的股市状况——隐马尔可夫模型的应用 ...
随着全球化的加速,大型语言模型的成功应考虑服务于不同国家和语言。为此,多语言大型语言模型(MLLMs)具有全面处理多种语言的优势,越来越受到关注。具体来说,现有的MLLMs可以根据不同阶段大致分为两组。第一系列工作(Xue et al., 2020; Workshop et al., 2022; Zhang et al., 2023g; Muennighoff et al., ...