大模型预训练、微调以及RLHF相关的 Python 技能 Transformers 包 还有20题 简单题热身 Q: 请简述Python中列表和元组的区别。 A: 列表是可变的,这意味着我们可以在创建后修改它的内容。列表使用方括号[]表示。相比之下,元组是不可变的,一旦创建就不能改变其内容。元组使用圆括号()表示。由于元组的不可变性,它们...
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 之于 LLM 就像开卷...
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...
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...
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...
python实现logistic增长模型、多项式模型 1 logistic 增长模型 1.1 J型增长和S型增长 指数增长,J型曲线:指数增长,即增长不受抑制,呈爆炸式的。 比如一个人可以传染三个人,三个人传染九个人,九个人传染27个人,不停的倍增。这就是J型增长,也叫指数型的增长。
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...
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...