摘要Meta最近提出了LLaMA(开放和高效的基础语言模型)模型参数包括从7B到65B等多个版本。最值得注意的是，LLaMA-13B的性能优于GPT-3，而体积却小了10倍以上，LLaMA-65B与Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争性。一、引言一般而言，模型越大，效果越好。然而有文献指出[1]，当给定计算量的预算之后，最好的performance，并不是最大的模型，而是在一个小模型上用更多的数据进行训练。针对给定的计算量预算，scalinglaws可以计算如何选择数据量的大小和模型的大小。然而这忽略了inference的预算，而这一点在模型推理时非常关键。当给定一个模型p
一、NLP简介在这个大数据时代，几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。第一类是用于传播的媒体数据，如图片、音频、视频等。这类数据一般不需要做处理，只需要存储和读取。第二类是数字类数据，其价值很高。因为数字是有一定规律的，从已有数字中发现的规律可以用于预测未来的数据。这也是传统大数据处理与分析的主要方面。第三类是自然语言数据。这类数据更贴近生活，对其进行统计和分析，可以让机器理解人的语言，实现机器与人的交流。就像智能手机中的语音助手一样，它们能听懂我们说的话，执行我们需要的操作，甚至能和我们进行简单的交流。因此，NLP是目前大数据处理和分析的新兴领域。1、NLP的应用领域NLP在实现
一、NLP简介在这个大数据时代，几乎所有事物都能用数据描述。数据可以大致分为三类。第一类是用于传播的媒体数据，如图片、音频、视频等。这类数据一般不需要做处理，只需要存储和读取。第二类是数字类数据，其价值很高。因为数字是有一定规律的，从已有数字中发现的规律可以用于预测未来的数据。这也是传统大数据处理与分析的主要方面。第三类是自然语言数据。这类数据更贴近生活，对其进行统计和分析，可以让机器理解人的语言，实现机器与人的交流。就像智能手机中的语音助手一样，它们能听懂我们说的话，执行我们需要的操作，甚至能和我们进行简单的交流。因此，NLP是目前大数据处理和分析的新兴领域。1、NLP的应用领域NLP在实现
本篇文章聊聊如何低成本快速上手使用Meta（Facebook）的开源模型LLaMA。写在前面在积累点赞，兑现朋友提供的显卡算力之前，我们先来玩玩“小号的”大模型吧。我相信2023年了，应该不需要再赘述如何使用Docker干净又卫生的调用显卡来跑AI程序了。这个模式已经在各种互联网或企业里运行了多年啦。本文容器方案基于Nvidia23.01基础镜像，PyTorch1.14版本，CUDA12.0，目前应该是显卡性能发挥的最佳基础容器，尤其是40系。NVIDIARelease23.01(build52269074)PyTorchVersion1.14.0a0+44dac51#nvcc-Vnvcc:N
本篇文章聊聊如何低成本快速上手使用Meta（Facebook）的开源模型LLaMA。写在前面在积累点赞，兑现朋友提供的显卡算力之前，我们先来玩玩“小号的”大模型吧。我相信2023年了，应该不需要再赘述如何使用Docker干净又卫生的调用显卡来跑AI程序了。这个模式已经在各种互联网或企业里运行了多年啦。本文容器方案基于Nvidia23.01基础镜像，PyTorch1.14版本，CUDA12.0，目前应该是显卡性能发挥的最佳基础容器，尤其是40系。NVIDIARelease23.01(build52269074)PyTorchVersion1.14.0a0+44dac51#nvcc-Vnvcc:N
源码请到：自然语言处理练习:学习自然语言处理时候写的一些代码(gitee.com)数据来源：搜狗新闻语料库由于链接失效，现在使用百度网盘分享链接：https://pan.baidu.com/s/1RTx2k7V3Ujgg9-Rv8I8IRA?pwd=ujn3提取码：ujn3停用词来源于网络链接：https://pan.baidu.com/s/1ePrf4_gWx8_pTn6PEjTtCw?pwd=5jov提取码：5jov字样式文件来源于网络链接：https://pan.baidu.com/s/1uVreJY-MKhz1HXzAw5e4VQ?pwd=8ill提取码：8ill一、tf-idf简介T
文章目录1、简介1.1参与方式1.2模型简介2、使用费用3、操作步骤3.1选择模型3.2输入提示词3.3调整参数3.4图片生成4、测试例子4.1小狗4.2蜘蛛侠4.3人物4.4龙猫结语1、简介StableDiffusion是一种强大的图像生成AI，它可以根据输入的文字描述词（prompt）来绘制图像。在StableDiffusion上完成优秀图像的制作需要有正确的模型+准确的提示词+参数调整+后期处理技术。网易云课堂云课堂stablediffusion上线。1.1参与方式参与方式一①进入网易云课（https://study.163.com/）②点击AI绘画工坊③进入云课堂StableDiffu
源码请到：自然语言处理练习:学习自然语言处理时候写的一些代码(gitee.com)数据来源：norvig.com/big.txt贝叶斯原理可看这里：机器学习算法学习笔记-过客匆匆，沉沉浮浮-博客园(cnblogs.com)一、数据预处理将输入的数据全部变为小写方便后续处理defwords(text):returnre.findall('[a-z]+',text.lower())二、根据语料库统计不同单词出现的词频单词字典每个单词词频默认为1，因为如果单词字典默认值为为0，那么出现了语料库中没有的单词，就会默认概率为0，导致新的单词无法被识别deftrain(features):model=co
如果说当下最火的AI技术和话题是什么，恐怕很难绕开ChatGPT。各大厂商都在表示未来要跟进ChatGPT技术，开发在自然语言处理智能系统，可见其影响力。本篇博客追个热度，来简单的介绍下ChatGPT到底是一项什么技术，究竟如何完成复杂的语言处理任务的。ChatGPT到底是一项什么技术如果想要了解ChatGPT是一项什么技术，不如直接问问他：可以看到ChatGPT是一项基于Transformer模型实现的NLP软件。关于Transformer模型，我们已经在之前文章《注意力机制原理概述》介绍过。这里提到的LM技术，其实就是Transformer。ChatGPT背后的Transformer架构那
如果说当下最火的AI技术和话题是什么，恐怕很难绕开ChatGPT。各大厂商都在表示未来要跟进ChatGPT技术，开发在自然语言处理智能系统，可见其影响力。本篇博客追个热度，来简单的介绍下ChatGPT到底是一项什么技术，究竟如何完成复杂的语言处理任务的。ChatGPT到底是一项什么技术如果想要了解ChatGPT是一项什么技术，不如直接问问他：可以看到ChatGPT是一项基于Transformer模型实现的NLP软件。关于Transformer模型，我们已经在之前文章《注意力机制原理概述》介绍过。这里提到的LM技术，其实就是Transformer。ChatGPT背后的Transformer架构那
