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1. Understand natural language: Large language models can comprehend the meaning of text, including nuances, idioms, and figurative language. 2. Generate text: These models can produce original text, such as articles, stories, or even entire books, that are coherent and engaging. 3. Translate ...
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Text-to-SQL(或者Text2SQL),顾名思义就是把文本转化为SQL语言,更学术一点的定义是:把数据库领域下的自然语言(Natural Language,NL)问题,转化为在关系型数据库中可以执行的结构化询语言(Structured Query Language,SQL),因此Text-to-SQL也可以被简写为NL2SQL。
texts=["I love natural language processing!","NLP is fascinating!"]model=train_model(texts) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 模型评估 训练完成后,可以使用测试数据对模型进行评估。评估指标可以包括准确率、召回率、F1值等。下面是一个示例代码,使用测试...
针对知识面,研究人员评估了模型在 NaturalQuestions 和 TriviaQA 上的 5-shot 成绩,并计算了平均得 分...
LLaMA 在 NaturalQuestions 测试集的表现 阅读理解上的表现对比:阅读理解表现 在 TriviaQA 上 Zero-shot...
论文:LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models 模型代码:https://github.com/facebookresearch/llama/blob/main/llama/model.py你也可以打开之前的目录看完整代码。 摘要、介绍、相关工作、结论 摘要 LLaMA 是一个从 7B 到 65B 参数的模型集合。