从统计结果可以看出,赛题的数据集类别发布存在较为不均匀的情况。在训练集中科技类新闻最多,星座类最少 2.3字符发布统计 【刚开始是直接对全部数据进行字符统计分析,结果显示memoryerror(七千元的轻薄本电脑带不动啊!!!) 使用截取了数据的前四分之一数据分析】 好奇这个数据有多大 train_df.info() 1. 200000数...
情感分析:LLM可以分析文本数据中的情感倾向,帮助企业了解客户满意度和市场趋势。 主题建模:LLM能够识别文本数据中的共同主题,为内容分类和信息检索提供支持。 异常检测:LLM可以识别数据中的异常模式,帮助企业发现欺诈行为或系统故障。 3. 自然语言查询 LLM使得非技术用户也能够通过自然语言与数据进行交互。 查询优化:LLM...
supervised finetune 一般在 base model 训练完成后,使用 instruction 以及其他高质量的私域数据集来提升 LLM 在特定领域的性能;而 rlhf 是 openAI 用来让model 对齐人类价值观的一种强大技术;pre-training dataset 是大模型在训练时真正喂给 model 的数据,从很多 p...
让我们一起探讨数据分析的外延和内涵在如何演变,一起了解在大语言模型 LLM(Large Language Model)的强力助攻下,运用数据洞察与因果信息来促进探索数据分析的潜力! 什么是数据洞察(Data Insight)? “Insight” 在中文中可以翻译为“洞察”。而在这数据分析中,“insight” 是指从多维数据中发现的 interesting data patt...
打造一个由LLM驱动的数据分析师 第一部分:赋能ChatGPT使用工具 本文为译文,采用AI工具翻译,部分可能有误,原文参考:https://towardsdatascience.com/can-llms-replace-data-analysts-building-an-llm-powered-analyst-851578fa10ce 代码地址:https://github.com/miptgirl/miptgirl_medium/blob/main/analyst_agent/...
我的座右铭是,分析团队的目标是帮助产品团队在可用时间内根据数据做出正确的决策。这是一个很好的使命,但为了定义LLM分析师的范围,我们应该进一步分解分析工作。 我喜欢Gartner 提出的框架。它确定了四种不同的数据和分析技术: 描述性分析—...
LLM 数据分析 llvm 分析 LLVM低级虚拟机 传统的编译器架构: Forntend前端:词法分析、语法分析、语义分析、生成中间代码 Optimizer优化器:中间代码生成 Backend后端:生成机器码 LLVM: 架构:不同的前端后端使用统一的中间代码LLVM Intermediate Representation (LLVM IR);如果需要支持一种新的编程语言,那么只需要实现一个...
基于大模型sql数据查询问答的streamlit应用搭建-langchain 12:16 基于ReAct代理的出行顾问实现-通义千问-langchain 16:46 基于爬虫的头条新闻搜索工具及其ReAct代理实现-通义千问-langchain 34:39 基于LLM的pandas数据分析应用搭建-streamlit-通义千问 42:57 基于LLM的pyecharts数据可视化代理实现-streamlit-通...
在数字化转型的浪潮中,腾讯再次展现了其技术创新实力,通过推出基于大语言模型(LLM)的智能数据分析平台OlaChat,实现了数据分析领域的一次重大飞跃。 该平台是腾讯对传统商业智能(BI)的一次全面升级,旨在解决传统BI使用范围受限、响应周期长及使用门槛高等问题。从第一代BI到第二代敏捷BI,虽然已有一定改善,但腾讯并未止...
推断出查询时具体要使用的逻辑。能够帮助人工高效、高质量地完成知识的预先录入。这些知识最终将通过 RAG 的运用，作为 Prompt（提示词）的一部分，给到 LLM，因此表述更清晰、逻辑更自洽的相关知识内容才能确保 LLM 更准确地完成诸如 SQL 生成等数据分析任务。本文源自：金融界 作者：情报员 ...