总结将NER视作是word-word间的RelationClassification。这个word-word间的工作就很像是TPlinker那个工作，那篇工作是使用token间的link。推荐指数：★★★☆☆值得学习的点：（1）用关系抽取的方法做NER抽取（2）用空洞卷积解决词间交互问题（3）CLN（conditionalLayerNorma）的使用1.动机统一三类任务（flat、overlapped、nestedNER）的处理span-based的方法只关注边界识别。sequence-to-sequence的模型有暴露偏差的影响2.想法建模实体词间的简单邻接关系（用NNW,THW-*）mul

最近每天打开微信看到10个公众号里面差不多有11个都在各种玩赚chatGPT，每个都在说是各种大好风口，哎，看得眼睛都是累的。今天下午无意间看到Meta发布了一款号称能分割一切的CV大模型，CV圈也开始卷起来，今年各种大模型要爆发了感觉。吃瓜群众满怀好奇，点开了解一下。官方论文在这里，感兴趣可以自行阅读。 官方同时也开源了项目，地址在这里，如下所示： 可以看到：才开源了一天的时间就已经有6k的star量了，后续增长感觉会更猛的！官方也给出来了数据集地址，在这里，如下所示： 有需要的话可以自行下载使用即可。当然了这么精彩的技术自然不会少的了技术博客的介绍，官方的技术博客在这里。为了能让大家第一时

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Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://

Self-Instruct:使用自生成指令调整语言模型SELF-INSTRUCT介绍实验总结随着大规模语言模型（LLM）的能力范围越来越广，其中涉及到的人工标注需求量快速增长，标注成本也不断提高，因此，一些研究人员尝试提出一种能够让模型自己引导自己生成过程的方法，以解决人工成本对模型能力增强的瓶颈。近日，华盛顿大学等机构联合发表一篇论文《SELF-INSTRUCT:AligningLanguageModelwithSelfGeneratedInstructions》，提出的新框架SELF-INSTRUCT通过引导模型自己的生成过程，提高了预训练语言模型的指令遵循能力。论文地址：https://

 看我出现那么多例子，最后才能正常预测的，是有点小心酸第一个报错没有sppf类的Can'tgetattribute'SPPF'on Can'tgetattribute'SPPF'on紧接着第二个报错RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton RuntimeError:Thesizeoftensora(80)mustmatchthesizeoftensorb(56)atnon-singleton下面给出解决方案针对第一个问题打开它，找到spp那个类149行左右在spp类的下面添加spp

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Qt中MVC的M（Model）简单介绍Qt有自己的MVC框架，分别是model(模型)、view(视图)、delegate(委托)，这篇文章，简单的介绍以下Qt中有关model(模型)的类以及一些基本的使用。Qt官方的文档已经很详细了，如果想要详细的去了解，建议花点精力去看官方文档。@目录Qt中MVC的M（Model）简单介绍类继承的结构QStringListModelQAbstractProxyModelQSortFilterProxyModelQTransposeProxyModelQIdentityProxyModelQSqlQueryModelQSqlTableModelQConcat

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classification_report()是python在机器学习中常用的输出模型评估报告的方法。classification_report()函数介绍classification_report()语法如下：classification_report(         y_true,         y_pred,         labels=None,         target_names=None,         sample_weight=None,         digits=2,         output_dict=False,         zero_divis