摘要由于研究人员发现模型缩放可以提高性能，他们通过将模型大小增加到更大的大小来进一步研究缩放效应。有趣的是，当参数尺度超过一定水平时，这些放大的语言模型不仅实现了显著的性能改进，而且还显示出一些小规模语言模型（如BERT）中不存在的特殊能力（如上下文学习）。为了区分参数尺度的差异，研究界为显著大小的PLM（例如，包含数百亿或数千亿个参数）创造了“大型语言模型”（LLM）一词。在本次调查中，我们通过介绍背景、关键发现和主流技术来回顾LLM的最新进展。特别是，我们关注LLM的四个主要方面，即预训练、适应调整、利用和能力评估（pre-training, adaptation tu- 阅读剩余部分 -

公司AI大模型模型参数训练数据发布时间应用场景AIGC应用场景百度文心·NLP大模型 文心·CV大模型 跨模态大模--发布时间智能搜索智能云自动驾驶智能地图汽车智能化解决方案智能家居AI作画AI写作AI编剧AI语音AI视频创作数字人阿里M610万亿-发布时间阿里云钉钉AI海报设计openAIGPT-1GPT-2GPT-3ChatGPT1.17亿15亿1750亿1750亿5G40G45T2018年6月2019-22020-52022-11对话对话元语智能ChatYuan百亿-2022-11-对话华为盘古----对话华为+中科院自动化所紫极太初千亿---对话北京智源人工智能研- 阅读剩余部分 -

json.load()、json.loads()、json.dump() 和 json.dumps() 是 Python 中 json 模块提供的方法，用于处理 JSON 数据。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。下面是这些方法的具体区别：json.load()：这个方法用于从文件对象中读取 JSON 数据。它接受一个文件对象作为参数，并将其内容解析为 Python 对象（通常是字典或列表）。使用 json.load() 时，你需要先打开一个文件，并将其文件对象传递给这个方法- 阅读剩余部分 -

在深度学习中，向量、矩阵和张量是数学概念，它们用于表示和处理数据。下面是它们的定义：一、向量（Vector）：向量是一个一维数组，可以表示为一个有序的数值列表，通常用于表示单个数据点的特征。在数学上，向量可以是列向量（垂直于行向量）或行向量（水平于列向量）。在深度学习中，向量通常用来表示单个样本的特征。向量是一组有序排列的数，可以是行向量或列向量。行向量是一个水平排列的数值集合，通常表示为 $ \mathbf{v} = [v_1, v_2, \ldots, v_n]$列向量是一个垂直排列的数值集合，通常表示为 在深度学习中，向量通常用来表示一组特征或者是神经网络中的权重二、- 阅读剩余部分 -

参考文献：1.https://zhuanlan.zhihu.com/p/5906556772.https://mp.weixin.qq.com/s/3bOFfODR7rpnyzrpocHlfQ3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/592671478

一、Cython用cython是将.py文件转化为.so文件，这样加密的可靠性非常高，无法被被人破解，也就很好地保护了源代码。1.环境准备安装cython，以及gcc编译环境pip install cython yum install -y gcc python-devel2.编译脚本编写compile.py文件，内容如下：from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("test.py") )2.- 阅读剩余部分 -

1.创建、启动虚拟环境conda create -n env_name python=3.7 conda activate env_name如果出现如下类似错误：nvalidArchiveError(‘Error with archive /usr/local/Anaconda3/pkgs/sqlite-3.36.0-hc218d9a_0stdo5ow0/info-sqlite-3.36.0-hc218d9a_0.tar.zst. You probably need to delete and re-download or re-create this file. Me- 阅读剩余部分 -

1.前缀提示Controllable Natural Language Generation with Contrastive Prefixeshttps://arxiv.org/pdf/2202.13257.pdf2.Response Generation with Context-Aware Prompt Learninghttps://arxiv.org/pdf/2111.02643.pdf3.Planning with Learned Entity Prompts for Abstractive Summarizationhttps://arxiv.org/pdf/- 阅读剩余部分 -

一、abstractIn order to make full use of medical knowledge graph in medical dialogue systemsolve the problems of effective medical knowledge missing and medical dialogue generation uncontrollable, we propose a sentiment

一、背景说明1.什么是爬虫通过编程，模拟浏览器上网，然后让其去互联网上抓取数据的过程，我在一般都是用来爬取网上的数据玩，有时候也会用爬虫来下载图片。2.爬虫中的矛与盾反爬机制：门户网站通过制定响应的策略或者技术手段，防止爬虫程序进行网站数据爬取反反爬机制：破解反爬机制robots.txt协议：规定那些数据可以爬取，哪些不能爬取。注意：数据不能乱爬吼，要遵循，robots.txt的协议哦[狗头]。3.爬虫的分类通用爬虫：抓取互联网中的一整张页面数据聚焦爬虫：在通用爬虫的基础上，抓取页面中的特定的局部内容。增量爬虫：检测网站中数据更新情况，只会抓取网站中最新更新出来的数据4.爬- 阅读剩余部分 -

ACL 2022 中关于如何进行主题切分的一篇文章和关于如何提高对话生成质量的两篇文章。基于端到端分章节的新闻摘要生成End-to-End Segmentation-based News Summarization论文地址：https://aclanthology.org/2022.findings-acl.46.pdf为了更好地理解长篇新闻，该文章提出了基于分章节的新闻摘要生成任务，该任务的目的是将一篇新闻文章分成多个部分，并为每个部分生成相应的摘要。作者创建了一个新的新闻数据集 SEGNEWS，并提出了一种新颖的端到端方法，该方法可以将文章分割任务和相应摘要生成任务联合- 阅读剩余部分 -

一、背景随着信息时代的到来, 数据呈爆发式的增长, 如何从这些数据中通过智能技术自动提取出真正有价值的信息尤为重要。知识图谱是一类知识表示, 由实体、关系以及属性构成。知识图谱的构建过程: 首先从数据源中提取出碎片化事实, 然后对碎片化事实进行知识的融合, 再经过知识加工后通过迭代更新建立基于知识的体系显然, 知识图谱的构建过程包括: 信息抽(information extraction), 知识融合, 知识加工等。信息抽取作为知识图谱的主要组成, 从数据源中抽取出实体和实体之间的关系等结构化信息包括对实体、关系以及事件等方面的抽取。1.面临的问题知识图谱中的信息抽取面对着- 阅读剩余部分 -

一、知识图谱构成1.需要抽取模型知识图谱的抽取一般需要三个模块：实体识别、属性抽取、关系抽取，有时候还有事件抽取。2.工具评测标准1.抽取模块是否齐全2.抽取准确率是否高3.抽取是否支持小样本学习4.是否支持标注工具二、抽取工具介绍1.UIE-百度(1)背景介绍官方地址1(paddle版本)：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/model_zoo/uie官方地址2(pytorch版本)：https://github.com/heiheiyoyo/uie_pytorch论文地址：https://arxi- 阅读剩余部分 -

一、题目列表：题目1、用两个栈实现队列JZ9 二、题目题目1、用两个栈实现队列JZ9 描述用两个栈来实现一个队列，使用n个元素来完成 n 次在队列尾部插入整数(push)和n次在队列头部删除整数(pop)的功能。 队列中的元素为int类型。保证操作合法，即保证pop操作时队列内已有元素。数据范围： nle1000n≤1000要求：存储n个元素的空间复杂度为 O(n)O(n) ，插入与删除的时间复杂度都是 O(1)O(1)2.代码# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def __init__(self): sel- 阅读剩余部分 -

Three PoliciesYour assistant uses policies to decide which action to take at each step in a conversation. There are three different policies that the default config.yml file starts out with:1.The RulePolicy handles conversations that match predefined rule patterns. It makes predictions bas- 阅读剩余部分 -
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