") )]# 初始化规则引擎engine = RuleEngine(rules)# 输入分类结果作为事实fact = {'class': predicted_class}# 执行规则engine.execute(fact)这里定义了两条规则：如果是合同，就提醒检查条款；如果是法规，就建议核对适用性。规则引擎会根据predicted_class自动匹配并执行。完整流程把这两部分串起来，就是一个小型...
理解大型语言模型 大型语言模型，例如 GPT-3.5，基于 Transformer 架构，允许它们处理和理解大量文本数据。这些模型是在海量数据集上预先训练的，它们的权重编码一般语言知识。针对特定任务（例如搜索引擎操作）对这些模型进行微调，使它们能够以极高的准确性执行复杂的 NLP 任务。使用 GPT-3.5 构建搜索引擎 先决条件：...
当你已经构建了一个机器学习pipeline,主要是使用基于scikit-learn的API时,那构建的成本就非常低。Feature-Engine transformer被设计为与scikit-learn管道一起工作,并与scikit-learn包进行相同的交互。 在Feature-Engine包中有许多API可以尝试,但就本文的目的而言,我们将只关注可用的特征工程功能。对于特征工程,有三个API...
Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型 建模先锋发表于信号处理 Python轴承故障诊断 (十)基于VMD+CNN-Transfromer的故障分类 建模先锋发表于信号处理 Python手写实现神经网络 作者:百炼成坑 学习一定要多动手实践,可能你的轮子没有别人的圆,但一定要让你的轮子跑起来!1、概述有关神经网络...
embedding_model._modules[module_key] = DataParallel(module) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 所需软件包 如果您遇到问题,请尝试安装 python 包,如下所示 pip uninstall -y transformer-engine pip install torch==2.2.0 pip install transformers --upgrade pip install flash-attn==2.2.0 1. 2. 3. 4....
pickle.dump(tfidftransformer, fw) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 注意:vectorizer 与tfidftransformer都要保存,而且只能 fit_transform 之后保存,表示vectorizer 与tfidftransformer已经用训练集训练好了。
Episode 121: Moving NLP Forward With Transformer Models and Attention Aug 12, 2022 50m What's the big breakthrough for Natural Language Processing (NLP) that has dramatically advanced machine learning into deep learning? What makes these transformer models unique, and what defines "attention?" ...
Feature-engine 是一个开源特征工程Python库,保留Scikit-learn功能,支持使用 fit( )函数 和 transform()函数从数据中学习,然后进行特征转换,简化了端到端特征工程管道的实现。使用Feature-engine 可以使模型开发和部署更加高效和可重用。 Feature-engine库的特点: ...
GPT-2是一个巨大的基于 transformer 的语言模型,它是用一个同样庞大的数据集来训练的,准确的说数据文本超过80亿网页。目标是什么?在上下文语境中给出一组或所有前面的单词时,预测下一个单词/词组。 简单地说,你给 GPT-2 一些文本,语言模型将预测并生成一个质量非凡的后续长文本。
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