2020 年,Lewis et al. 的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》提出了一种更为灵活的技术:检索增强生成(RAG)。在这篇论文中,研究者将生成模型与一个检索模块组合到了一起;这个检索模块可以用一个更容易更新的外部知识源提供附加信息。用大白话来讲:RAG
5. 模型评估 使用sklearn 库对模型进行评估非常简单,以下是示例代码: fromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 提交测试数据获取预测结果predictions=model.predict(test_data)# 评估模型性能mse=mean_squared_error(test_target,predictions)print(f'Mean Squared Error:{mse}')# 输出均方误差 1. 2. 3. 4....
python 数据大模型 python 数据建模 数据建模 说人话:就是解决如何把原始的文本形式的数据文件,转换成按照预先定制类的一个个实例的方法,从而方便用户调用、处理。 上图来自《head First Python》P247 上图来自《head First Python》P249 实现——数据存储和访问 数据存储和访问是有两个函数实现的: put_to_store...
在以下内容中将具体介绍逻辑斯谛方程的原理、生态学意义及其应用。逻辑斯蒂模型的微分式是:dx/dt=rx(1-x) 式中的r为速率参数。 K为环境容量,即增长到最后,P(t)能达到的极限。 P0为初始容量,就是t=0时刻的数量。 r为增长速率,r越大则增长越快,越快逼近K值,r越小增长越慢,越慢逼近K值。 该公式用pytho...
的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks》提出了一种更为灵活的技术:检索增强生成(RAG)。在这篇论文中,研究者将生成模型与一个检索模块组合到了一起;这个检索模块可以用一个更容易更新的外部知识源提供附加信息。 用大白话来讲:RAG 之于 LLM 就像开卷考试之于人类。在开卷考试时...
大模型来了,入坑 python大盈 北京大学 软件工程硕士 1 人赞同了该文章 一、准备 1、安装 python。地址:Welcome to Python.org python 是读一行执行一行,执行顺序是从上到下的顺序。 2、安装PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains 3、python说明文档:3.11.4 Documentation 4、第...
python的生产者消费者模型,看这篇就够了 壹 首先先来解释下,什么是「生产者消费者模型」:生产者消费者问题(Producer-consumer problem),也称有限缓冲问题(Bounded-buffer problem),是一个多线程同步问题的经典案例。该问题描述了共享固定大小缓冲区的两个线程——即所谓的“生产者”和“消费者”——在实际运行时会...
Hugging Face Transformers是后起之秀,小编新宠。它已成为处理最先进 NLP模型库。随着大型语言模型 (LLMs) 和transformer的兴起,这个库对于 NLP 任务是必不可少的:<当然它不仅仅是一个类库,还是一个平台,各类优质开源大模型的汇聚地!> 预训练模型:Hugging Face 提供对大量预训练模型库的访问,用于各种任务,例如文本...
模型开发是一个复杂的过程,包括数据预处理、特征选择、模型设计和训练、参数调优等多个步骤。Python通过提供一系列工具和库,将这个过程简化,使得我们能在较短时间内构建出高质量的模型。例如,使用Scikit-learn库,我们可以方便地进行分类、回归、聚类等任务,而无需从底层开始构建算法。 计算机科学是研究计算机及其应用的...