Публикации по теме 'language-modeling'
Раннее обнаружение намерений с использованием языковых моделей n-грамм
Предлагайте соответствующие решения пользователям вашего чат-бота, пока они еще печатают
В этом посте мы обсудим, как использовать языковые модели n-грамм для раннего обнаружения намерений пользователей — по мере их ввода. Пользователю могут быть показаны действия, соответствующие топу K наиболее вероятных намерений. Мы называем их намеренными внушениями.
Идея предложений о намерениях аналогична автозаполнению, которое фиксирует введенные пользователем слова для прогнозирования. Но..
OpenOrca-Preview1–13B: экономичная языковая модель
Введение
Языковые модели — это мощные инструменты, которые могут генерировать тексты на естественном языке на основе заданных входных данных или контекста. У них много применений в обработке естественного языка, таких как обобщение текста, ответы на вопросы, создание диалогов и многое другое. Однако большинство существующих языковых моделей либо предварительно обучены на больших корпусах текстов, которые могут не отражать конкретную область или интересующую задачу, либо настроены на..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..