记得在北漂时,周围的同事都说北京是美食荒漠,比不得我的大长沙,我深以为然,我觉得甚至比不上我老家。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 比Codex还会写C语言的AI代码生成模型,现在开源了! 这段时间,用AI写代码可以说是大火,其中最著名的要属OpenAI的Codex和DeepMind的AlphaCode。 △基于Codex的Copilot 然而,这两个AI模型,全都没有开源: 其中AlphaCode只给出了一些测试样例,而Codex只开放了API。 为此,来自CMU的几个研究人员,用GPT-2搞出了一个名叫PolyCoder的AI代码生成模型,而且还是开源的。 据研究人员表示,虽
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 「ChatGPT克星」,升级了! 没错,就是之前华人小哥Edward Tian所打造出来的那个GPTZero,几秒内就能摸清文字是人类还是AI写的。 而时隔近一个月,小哥所推出的版本名叫GPTZeroX,并且他还说: 这是专门为教育工作者打造的AI模型。 消息一出,立即吸引了大批网友涌入,一天之内便有40万的访问量和220万的服务请求。 那么这一次,这位「ChatGPT克星」又带来了哪些新能力? 混写也能测,还支持Word等格式 升级的一大特点,就
机器之心报道 编辑:杜伟 CMU 对现有开源和未开源的 AI 代码生成模型进行了全面深入的系统性评估,并分析了它们在 C、C++、Python 等 12 中不同编程语言中的代码自动完成表现。 最近,语言模型(Language Model, LM)在建模编程语言源代码方面展现出了令人印象深刻的性能。这些模型擅长代码自动生成以及从自然语言描述中生成代码等下游任务。当前 SOTA 大规模语言代码模型(如 Austin et al. (2021))在基于 AI 的编程辅助领域已经取得了重大进展。此外,OpenAI
人工智能辅助撰写文章的技术现在无处不在!ChatGPT已经解锁了许多基于语言的人工智能应用程序,人工智能在任何类型的内容生成中的使用都已经达到了以前前所未有的高度。
来源:机器之心本文约2400字,建议阅读5分钟CMU 对现有开源和未开源的 AI 代码生成模型进行了全面深入的系统性评估,并分析了它们在 C、C++、Python 等 12 中不同编程语言中的代码自动完成表现。 最近,语言模型(Language Model, LM)在建模编程语言源代码方面展现出了令人印象深刻的性能。这些模型擅长代码自动生成以及从自然语言描述中生成代码等下游任务。当前 SOTA 大规模语言代码模型(如 Austin et al. (2021))在基于 AI 的编程辅助领域已经取得了重大进展。
译:胡杨& 面包君&Fantzy同学 解答:寒小阳 & 龙心尘 编者按:本期文章是我们为读者带来的【斯坦福大学CS224d课程】专题第五期。文章内容为斯坦福cs224d 作业测验的内容的第二部分,供
语言模型 (LM) 通常用于自然语言文献中,以将概率分配给标记序列。LM 最近在用编程语言编写的源代码建模方面表现出出色的性能。这些模型特别擅长代码完成和从自然语言描述生成代码等工作。对于基于 AI 的编程支持,当前最先进的代码大语言模型已显示出巨大的改进。其中最大的模型之一 Codex 已被实现为 IDE 内的开发人员助手,可根据用户的上下文在真实世界的生产工具 GitHub Copilot 中自动编写代码。
python提供了很多的框架供大家选择使用,今天给大家重点介绍下Python开发的一个快速、高层次的web数据抓取框架——Scrapy框架,它主要用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。 Scrapy不仅在爬虫中应该广泛,优点也是很突出的,因为它是一个框架,任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类,如BaseSpider、sitemap爬虫等。 经常会在网上看到很多初学 Scarpy的小伙伴抱怨完全不清楚Scrapy该怎样入手,即便看的是中文的文档,也感到很难理解,这应该是大多数的学爬虫的困惑。我觉得大家之所以感到Scrapy难学,主要原因应该是其官方文档实在太过凌乱,又缺少实用的代码例子,让人看得云里雾里,不知其所已然。虽然有这样的困惑在,但依然阻挡不了他的吸引力,用过这个框架的都知道它应该是Python提供的框架中目前最好用的一个。其架构的思路、爬取执行的效能,还有可扩展的能力都非常出众,再配以Python语言的简洁轻巧,使得爬虫的开发事半功倍。 接下来我们就使用这个框架简单的写个爬虫,简单的获取下百度数据,代码如下所示:
随着大语言模型的快速发展,其长度外推能力(length extrapolating)正日益受到研究者的关注。尽管这在 Transformer 诞生之初,被视为天然具备的能力,但随着相关研究的深入,现实远非如此。传统的 Transformer 架构在训练长度之外无一例外表现出糟糕的推理性能。
编者注:这是笔者基于自身在入门python爬虫一些感悟,而写作的——入门小参考或建议。本文没有过多讲述学习爬虫需要哪些库或代码,而是期望为初学者提供一些爬虫思维或方法论,从而快速入门。不过,每个人的基础不同,这仅是一家之言,希望大家能有所收获。
炼丹笔记干货 作者:时晴 困惑度(Perplexity)在NLP中是个最流行的评估指标,它用于评估语言模型学的到底有多好.但是很多炼丹师可能至今对"困惑度"依然感到困惑,这篇就把这个讲清楚.假设我们要做个对话机器人,它功能很简单,就是你跟它说你冰箱有啥,它告诉你还需要买啥,能一起做出美味佳肴.例如"鸡肉,胡萝卜",它能够立马给出5~6种购物清单,这就类似用一个NLP模型,去预估和"鸡肉和胡萝卜"共现较多的食材.但是这样评估并不全面,真实情况是用这个NLP模型可能会产生很多新菜谱,然后按照新菜谱可能可以创造
OpenAI 宫斗告一段落,现在到处都在猜 Q* 是什么。本文没有 Q* 的新料,但是会探讨一下 Q-Learning 在 Agent 方面的可能应用。
无论是n-gram语言模型(unigram, bigram, tirgram)还是理论上可以记忆无限个单词(无穷元语法, ∞-gram)递归神经网络语言模型(RNN Language Model),都会涉及到一个最关键的问题:如何来评价这些语言模型的好坏?
机器之心整理 参与:蒋思源 本文介绍了 T 分布随机近邻嵌入算法,即一种十分强大的高维数据降维方法。我们将先简介该算法的基本概念与直观性理解,再从详细分析与实现该降维方法,最后我们会介绍使用该算法执行可视化的结果。 T 分布随机近邻嵌入(T-Distribution Stochastic Neighbour Embedding)是一种用于降维的机器学习方法,它能帮我们识别相关联的模式。t-SNE 主要的优势就是保持局部结构的能力。这意味着高维数据空间中距离相近的点投影到低维中仍然相近。t-SNE 同样能生
不管是哪门语言,碰触时间处理相关议题时,如果开发者要认真面对,往往都会感到异常复杂。 复杂来自两个部份:时间本身就因为历史、经济、政治等考量而复杂,API本身的设计经常令人困惑或易于犯错。 因此,如果想要避开后者,唯一能凭藉的,就是对于前者的认识。 旧有的time模块 对于时间处理,Python内建的标准程式库有著两个模块,旧有的time模块,以及自Python 2.3开始出现的datetime模块。不少文件或书籍两者都会介绍,并且鼓励开发者应该使用datetime模块。 然而,实际上,并不是那么简单的分野
语言模型(Language Model,简称 LM)是一个用于建模自然语言(即人们日常使用的语言)的概率模型。简单来说,语言模型的任务是评估一个给定的词序列(即一个句子)在真实世界中出现的概率。这种模型在自然语言处理(NLP)的诸多应用中,如机器翻译、语音识别、文本生成等,都起到了关键性的作用。
假设你有一个包含数百个特征(变量)的数据集,却对数据所属的领域几乎没有什么了解。 你需要去识别数据中的隐藏模式,探索和分析数据集。不仅如此,你还必须找出数据中是否存在模式--用以判定数据是有用信号还是噪音?
丰色 杨净 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你说ChatGPT,它写的东西逼真到傻傻分不清? 没关系! 现在,它的“克星”来了—— 一位华人小哥专门搞了这么一个网站,专门鉴别文字到底是出自于AI还是人类。 你只需要把相应的内容粘进去,几秒内就能分析出结果。 比如这段: 它:“妥妥的人类~” 至于这段: 它:“就知道是AI。” 如此神器一出,可谓迅速俘获大家的芳心。 这不,直接把服务器都给挤崩喽(好在还有个备用的)。 这下,那些用ChatGPT写作业的“熊孩子”也要惨啦? 是人还是Cha
今天这篇文章来聊聊如何轻松学习『Python数据分析』,我会以一个数据分析师的角度去聊聊做数据分析到底有没有必要学习编程、学习Python,如果有必要,又该如何学习才能做到毫不费力。
如何启动Python语言?我记得几年前遇到过这个问题。后来,我才注意到网络有点饿了,开始找一些书来咀嚼它。它觉得很困惑,觉得很辛苦,有许多波折。如果它们能降低初学者的兴趣,我现在就谈谈我对Python的理解。
我见过不少程序员不敢尝试新技术,空有好的idea却从不去实施。他们不是懒,而是“完美主义”,永远解释自己能力不够、没想好、准备中...
你可能已经听说过很多种流行编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言,那么……
大家好,我是一哥,最近有一位数据新人小伙伴伴私聊我:在平时的工作中会面临着大量的数据需求,不仅多,而且杂,请问如何处理面对这些问题?有没有什么好的提高工作效率的方法?
Golang 有一个静态类型系统,这意味着在编译时期,所有变量的类型都必须明确。这一特性有助于开发者更准确地理解代码,同时编译器也可以更早地捕获到错误。
发现网络上流传的关于困惑度(perplexity)大多数都是利用了N-gram或者主题模型的例子来阐述的。但是现在这个年代来学习这个指标的人多半都是想研究神经网络的,而两者的对困惑度的计算方法又很不同,这就不能不让人对“困惑度”感到“困惑”了。本人虽然才疏学浅,还是斗胆在这里尝试写一篇文章,试图用简洁的方式来梳理清楚其中的困惑。
安装虚拟环境:为了隔离依赖并防止与其他Python项目冲突,最好为ChatGPT开发创建一个虚拟环境。
现在的对话智能体(即聊天机器人)都是非常专业化的,如果用户不偏离场景太远的话,这些机器人的表现还是很不错的。但是,要想让聊天机器人能够完成更广泛话题下的对话任务,发展开放领域聊天机器人就显得很重要了。
首先,什么是分布式爬虫?其实简单粗暴一点解释就是我们平时写的爬虫都是孤军奋战,分布式爬虫就是一支军队作战。专业点来说就是应用多台机器同时实现爬虫任务,这多台机器上的爬虫,就是称作分布式爬虫。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.12616.pdf
该项目支持 BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM 等,并包含 27 个预训练模型。
请完成每次练习后把report上传到QQ群中的共享文件夹中的“Reports of nlp-beginner”目录,文件命名格式为“task 1+姓名”。
在接下来的一段时间,本公众号着重推出子程序和Python二次开发相关的文章。 计划分别用十几篇文章系统的介绍,不同于严格的教程,系列文章以学习笔记的形式推出,有作者的经验也有实例,不定期更新。(配图与文章内容无关,随意找的)
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “对于Python而言,为什么TensorFlow正在慢慢死去?” 这篇观点尖锐的文章一出,就被LeCun的转发推向风口浪尖: 还能为啥,当然是因为PyTorch啊。 紧接着“PyTorch和TensorFlow谁更好?”这个经久不息的论战再次被掀起,网友们也纷纷开始从文章中找到共鸣、或予以反驳。 有TensorFlow深度使用者现身说法:现在我改用PyTorch了。 但也有尝试过好几种框架的网友表示:TensorFlow和Keras做快速实验更方便
城市白模数据是数字孪生城市重要的基础数据组成部分。不少做数字孪生的开发者经常因为没有建筑物数据而困惑,下面列觉了四种获取建筑物白模数据的方法。
降维:就是指采用某种映射方法,将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x→y,其中x是原始数据点的表达,目前最多使用向量表达形式。y是数据点映射后的低维向量表达,通常y的维度小于x的维度(当然提高维度也是可以的)。f可能是显式的或隐式的、线性的或非线性的。
在科学研究中处理高维数据的童鞋们,常常会遇到这种问题:我们明明知道自己的数据具有很好的内部特征,却无法找到合适的降维算法展示出来。由于每一个样品特征内都可能会存在一些离散点,线性降维例如PCA、PCoA常常难以有效的区分不同的样品特征,而且忠实于相互距离的线性算法往往难以获得满意的排序结果。这时候,你就需要更新自己的算法库啦!
在大家不断升级迭代自家大模型的时候,LLM(大语言模型)对上下文窗口的处理能力,也成为一个重要评估指标。
语言模型常常与单词嵌入混淆。主要的区别在于,在语言模型中,单词顺序很重要,因为它试图捕捉单词之间的上下文,而在单词嵌入的情况下,只捕捉语义相似度(https://en.wikipedia.org/wiki/Semantic_similarity) ,因为它是通过预测窗口中的单词来训练的,而不管顺序如何。
这里介绍了我们如果要做大模型应用,应该如何选择大模型,如何进行微调,以及是否需要使用工具调用,最后进行评测的整体流程
【新智元导读】牛津大学和 DeepMind 联合推出了《NLP深度学习课程》,专攻基于深度学习的自然语言处理,涉及递归神经网络、B-P、LSTM、注意力网络、记忆网络、神经图灵机等技术要点。新智元整理了这门课程及其亮点。无论你是否专攻自然语言处理,对深度学习感兴趣的人都能从中受益。 在2017年1月开始的这个学期,牛津大学联合 DeepMind 自然语言研究团队,推出了“NLP深度学习”这门课程(Deep Learning for Natural Language Processing)。课程共 8 周。内
选自arXiv 机器之心编译 参与:路雪、蒋思源 基于神经网络的语言模型能够学习不同的自然语言特征,性能也正在持续提升。萨尔大学在 ICASSP 2017 发表的论文中提出一种神经混合模型(NMM),
我们存在的意义是为了向世界宣传开源的一切,从新工具到框架拓展到社区。我们的目标是让想要使用开源或为开源做贡献的人更容易参与其中。
本教程继续展示一些基本的Python脚本概念。我们将代码拉入脚本,函数,类和sys模块。
另外,也可以使用官方的编辑器 IDLE https://www.python.org/downloads/
关于哪种语言更适合数据科学的问题有一个非常热门的争论:R还是Python。答案是两个。人们经常比较R和Python的特性而感到困惑,但我们需要明白,单靠功能本身并不能定义任何语言的适用性。R和Python都有适合数据科学和分析应用程序的特定功能。在某些情况下,一种语言比另一种更优先,但这并不意味着其他语言是无用的。 数据平台 Kaggle 近日发布了 2017 机器学习及数据科学调查报告,这也是 Kaggle 首次进行全行业调查。调查共收到超过 16000 份回复,受访内容包括最受欢迎的编程语言、不同国
在过去的几年里,神经架构搜索领域取得了极大进展。通过强化学习和进化得到的模型已经被证明可以超越人类设计的模型(Real et al., 2019; Zoph et al., 2018)。这些进展大多聚焦于改善图像模型,但也有一些研究致力于改善序列模型(Zoph & Le, 2017; Pham et al., 2018)。但在这些研究中,研究者一直致力于改良循环神经网络(RNN),该网络长期以来一直用于解决序列问题(Sutskever et al., 2014; Bahdanau et al., 2015)。
自 2020 年 GPT-3 横空出世以来,ChatGPT 的爆火再一次将 GPT 家族的生成式大型语言模型带到聚光灯下,它们在各种任务中都已显示出了强大的性能。
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