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基于递归网络的语言模型

在这种基于语言的模型中，神经网络读取维基百科文章的一部分，并预测文本的下一个字节。具体来说，我比较存储单元LSTM，GRU和MGU是否使用层归一化和三种初始化权重的方法。...Text8任务的性能是以每字符位数（BPC）来衡量的，它描述除了我们的模型重建文本之外，需要多少存储空间。每字符位数越少，说明我们的模型学习的文本结构就越好。...存储单元设计普通的递归神经网络在每个时间步都会计算一个全新的隐状态。这使得他们难以在许多时间步中记住细节。最常见的解决方案是LSTM细胞（LSTM cell），它使用随时间步保留的本地环境的值。...有趣的是，GRU在这里表现优于LSTM，尽管它使用的参数较少。通常，更多的参数是压缩任务（如语言建模）的一大优势。MGU使用最少的参数，所以对这个任务表现最差。...在我的实验中初始化的选择对性能没有太大的影响。讽刺的是，方差缩放初始化导致出现更大的性能差异。正交初始化不能显示出多于效果最好的简单的Xavier初始化的优势。

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基于语言模型的拼写纠错

本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述，主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。一、中文拼写纠错定义：给定一个自然语言的句子，识别出其中出错的汉字或词语，并对其进行纠正。...二、相关工作我们做了一些相关工作的调研，主要集中在基于语言模型的拼写纠错。论文[2]提出了一种具有较高准确率、较低召回率的纠错方法。系统流程图如下： ?...论文[4]提出的拼写纠错系统包含三个组件：（1）基于语言模型来生成校正候选句；（2）统计机器翻译模型提供校正候选句；（3）支持向量机（SVM）分类器，以重新排列前两个组件提供的候选句，输出最可能的纠正后的句子...论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。...语言模型在基于统计模型的机器翻译，汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用，目前采用的主要是n元语法模型（n-gram language model）。

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基于大语言模型的应用

在AI领域，大语言模型已成为备受瞩目的焦点，尤其在自然语言处理（NLP）领域，其应用愈发广泛。BLM作为一种多任务语言建模方法，旨在构建一个具备多功能的强大模型。...由于传统方法基于人工标注文本进行分类，因此需要大量人工标注样本，这使得文本分类的效率非常低，也增加了错误分类的可能性。随着深度学习技术的发展，使用模型进行文本分类已经成为可能。...问答系统在当前的问答系统中，主要是基于神经网络模型来构建。对于 BLM而言，它能够以更高的准确率、更好的准确性、更高的效率生成答案。为了达到这些目标，许多 NLP模型都基于深度学习技术。...基于 BLM的问答系统主要是基于模型对问题进行语义理解，然后返回答案。问题通常来自于搜索引擎、分类系统和事实数据库等网站。...悦数图数据库凭借其前沿的图技术，为大语言模型注入了万亿级的丰富上下文，显著提升了模型的回答准确度，为企业级应用提供了强大的支持。

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XLM，基于BERT的跨语言模型

一个Transformer包含两部分：一个编码器读入文本输入并且生成每个词的向量表示，一个解码器将向量表示转换成翻译结果文本。...因为在注意力模块中所有词都是同时处理的，所以模型还需要考虑额外的位置信息。模型网络通过给每个token加一个基于位置的固定值（例如正弦函数），可以成功学习到token间的联系，这一步叫位置编码。...2018年Lample et al.提出了将Transformer 和基于短语的统计机器翻译技术（PBSMT）相结合的模型。后者给出了不同语言中短语的概率表。...不同初始化方法的翻译结果。CLM表示因果语言模型（Causal Language Modeling），不用掩码技术，每一个词是基于前序词来预测的。...通过简单高效的微调，BERT的性能可以超过其他跨语言分类模型，并显著改善翻译模型。有趣的是，本文中使用的翻译模型和用于初始化的MLM模型都基于Transformer。

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MBT探索系列 - PREPOST 模型在网络接口测试MBT的应用和探索

⊙PRE/POST模型MBT 实践一、MBT是什么 MBT中文名称为基于模型的测试, 基于模型的测试属于软件测试领域的一种测试方法。按照此方法，测试用例可以完全或部分的利用模型自动产生。...MBT中模型通常有下列几种前置后条件模型：Pre and post condition models (State based, OCL) 基于转换的模型：Transition based models...) 其中转换和前置后置条件模型是最常用的模型。...对于面向数据的系统(例如网络接口)，前置后置条件模型是比较适用的，转换模型例如有限转态机模型（FSM）则比较适合面向交互系统(例如UI系统) ....三、如何建立PRE/POST模型可以使用OCL 语言来描述 PRE/POST模型。四、OCL是什么 OCL 全称为Object Constraint Language,中文是对象约束语言。

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基于大语言模型的游戏研究综述

（如政治危机模拟），支持自然语言输入的动态角色行为建模。...实验显示，不同难度模式能有效区分模型的能力边界。...多模态博弈：策略游戏如《Werewolf》的LLM实验（引用文档中Xu et al., 2023）表明，模型需兼顾语言推理与角色隐藏/揭露策略，但当前模型在动态欺骗检测上仍存在短板。4....+GA框架展示了语言策略在社交模拟中的动态演化（如规避敏感词检测），用户研究表明该框架的演化结果与现实社交媒体的语言策略趋同。...知识产权争议：文档提示，LLM生成的游戏素材（如3D模型）可能涉及未经授权的风格复制问题（如《文献20》对传统童话的改编所引发的争议）。

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_ER图到关系模型的转换和练习SQL语言

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。...结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。SQL语言1974年由Boyce和Chamberlin提出，并首先在IBM公司研制的关系数据库系统SystemR上实现。...2、两种使用方式，统一的语法结构。SQL有两种使用方式。一是联机交互使用，这种方式下的SQL实际上是作为自含型语言使用的。另一种方式是嵌入到某种高级程序设计语言（如C语言等）中去使用。...尽管使用方式不向，但所用语言的语法结构基本上是一致的。3、高度非过程化。...一、实验要求二、作业1解答1．ER图2．关系模型：商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价）商店关系模式（商店号，商店名，地址）供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址）三、作业2解答1.

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ER图到关系模型的转换和练习SQL语言

目录一、实验要求二、作业1解答 1．ER图 2．关系模型：三、作业2解答 1. 建表并插入数据 2. ...使用查询语句查询相关信息查询计算机系男生的信息：查询鹿晗的年龄查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息按照性别列出男生和女生的人数四、好用的SQL语句学习网站 ---- 一、实验要求二、...作业1解答 1．ER图 2．关系模型：商品关系模式（商品编号，商品名，规格，单价）商店关系模式（商店号，商店名，地址）供应商关系模式（供应商号，供应商名，地址）三、作业2解答 1. ...使用查询语句查询相关信息查询计算机系男生的信息： select * from LYL_116_student where Department='计算机' 查询鹿晗的年龄 select datediff...(yy,Birthday,getdate()) 年龄 from LYL_116_student where Name= '鹿晗' 查询姓名第二个字为“丽”的同学的信息 select * from LYL

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基于R语言的lmer混合线性回归模型

混合模型适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。...混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。...如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性模型。什么概率分布最适合数据？假设你已经决定要运行混合模型。...如何将混合模型拟合到数据数据是正态分布的如果你的数据是正态分布的，你可以使用线性混合模型（LMM）。您将需要加载lme4软件包并调用lmer函数。...所以让我们尝试用更多的迭代来重新设计模型。这是计算量更大，但产生更准确的结果。 ? 现在更接近线条周围的白色噪音，这意味着更好的模型。

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基于量子启发的软件压缩大语言模型

大语言模型效率低下。总部位于西班牙的Multiverse Computing公司已经开发出使用量子启发式软件压缩LLM的方法。...大语言模型效率低下，这一点毋庸置疑。本周在AWS re:Invent上这一点很明显。推理是一个热门话题，讨论的重点是如何充分利用大语言模型，同时考虑到训练成本和所需的能源消耗。...Multiverse Computing是一家参与AWS生成式AI加速器的企业，该公司已经开发出使用量子启发式软件压缩大语言模型的方法。...Lizaso表示，Multiverse与许多已经尝试过大语言模型但发现部署成本高昂的公司合作。问题是：大语言模型需要更高效。它们的规模以参数增长，但准确性仅线性提高。随着计算量的增加，成本也会增加。...但在2023年某个时候，我们问自己，我们能否只准备一个更好的系统，一个压缩的大语言模型系统？” 压缩的未来是什么？

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基于语言模型的可控蛋白质设计

简读分享 | 蒋一编辑 | 龙文韬论文题目 Controllable protein design with language models 论文摘要蛋白质序列在本质上类似于自然语言：氨基酸以多种组合方式排列...因此，在整个自然语言处理（NLP）的历史中，它的许多技术被应用于蛋白质研究问题。Transformer预训练模型的实施使文本生成具有类似人类的能力，包括具有特定属性的文本，如风格或主题。...对蛋白质家族的预训练模型进行微调，将使它们能够用新的序列来扩展它们，这些序列可能是高度不同的，但仍有潜在的功能。控制标签的结合方式，如细胞区系或功能，进一步使新型蛋白质功能的可控设计成为可能。...此外，最近的模型可解释性方法将使我们能够解决”black box“问题，增强我们对蛋白质folding原理的理解。早期的举措显示了生成性语言模型在设计功能序列方面的巨大潜力。...作者认为，使用生成性文本模型来创造新的蛋白质是一个很有前途的、在很大程度上未被开发的领域，并讨论了它对蛋白质设计可预见的影响。

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基于语言模型架构的时间序列预测技术

时间序列预测的语言模型适配时间序列预测在零售、能源、金融等领域至关重要。...传统方法需针对不同数据集进行大量调优，而Chronos提出了一种通用解决方案：将时间序列数据视为语言，通过量化分箱转化为离散令牌，直接适配现有语言模型架构（如T5），无需修改模型结构。...技术实现数据令牌化按时间序列绝对均值缩放数据均匀分箱量化生成离散令牌引入PAD（填充值）和EOS（序列终止）特殊令牌模型训练使用标准交叉熵损失函数预训练数据融合真实样本（TSMix...）与高斯过程合成数据（KernelSynth）以增强泛化推理过程自回归生成预测令牌反量化还原为数值预测结果性能表现在42个数据集测试中，Chronos的零样本预测表现：显著优于传统统计方法...部分超越专用深度学习模型跨领域泛化能力突出未来方向优化时间序列令牌化方案开发序列数据专用架构融合辅助特征与领域知识该方法为时间序列预测提供了标准化框架，后续可无缝集成语言模型领域的新进展

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基于模型的聚类和R语言中的高斯混合模型

四种最常见的聚类方法模型是层次聚类，k均值聚类，基于模型的聚类和基于密度的聚类可以基于两个主要目标评估良好的聚类算法：高级内相似性低级间相似性基于模型的聚类是迭代方法，通过优化聚类中数据集的分布...有关高斯混合模型的详细信息基于概率模型的聚类技术已被广泛使用，并且已经在许多应用中显示出有希望的结果，从图像分割，手写识别，文档聚类，主题建模到信息检索。...基于模型的聚类方法尝试使用概率方法优化观察数据与某些数学模型之间的拟合。生成模型通常使用EM方法求解，EM方法是用于估计有限混合概率密度的参数的最广泛使用的方法。...基于模型的聚类框架提供了处理此方法中的几个问题的主要方法，例如组件密度（或聚类）的数量，参数的初始值（EM算法需要初始参数值才能开始），以及分量密度的分布（例如，高斯分布）。...table(iris$Species, mb3$classification) 比较每个群集中的数据量在将数据拟合到模型中之后，我们基于聚类结果绘制模型。

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基于RNN的语言模型与机器翻译NMT

以RNN为代表的语言模型在机器翻译领域已经达到了State of Art的效果，本文将简要介绍语言模型、机器翻译，基于RNN的seq2seq架构及优化方法。...语言模型语言模型就是计算一序列词出现的概率P(w1,w2,...,wT)P(w_1,w_2,...,w_T)。...house after school) 传统的语言模型传统的语言模型通过两点假设，将词序列的联合概率转化为每个词条件概率的连乘形式：每个词只和它前面出现的词有关每个词只和它前面出现的kk个词有关...然而，传统语言模型的一大缺点就是，精度的提升需要提高n-gram中的n。提高n的值带来需要内存的指数提高。...基于RNN的语言模型基于RNN的语言模型利用RNN本身输入是序列的特点，在隐含层神经元之上加了全连接层、Softmax层，得到输出词的概率分布。 ?

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使用时间序列语言模型转换预测分析

利用 ARIMA 和 GARCH 等高级时间序列模型，解锁新的洞察力并提高预测精度。...大型语言模型 (LLM) 如 ChatGPT 和 Bard 的兴起，已经彻底改变了人们工作、交流和学习的方式，这已经不是什么秘密。但 LLM 的应用并不局限于取代搜索引擎。...与此同时，在人工智能的推动下，LLM 正在彻底改变我们处理和生成人类语言的方式。在这里，我们将深入探讨时间序列 LLM 如何提供创新的预测和异常检测模型。什么是时间序列 LLM？...架构调整：时间序列 LLM 结合了特定的设计选择来处理时间序列数据的时态特性，例如可变上下文和范围长度。时间序列语言模型 (LLM) 与传统方法相比，在分析和预测时间序列数据方面具有许多显著优势。...此外，调整统计模型可能很棘手，需要深入的领域专业知识。效率：时间序列 LLM 并行处理数据。与通常按顺序处理数据的传统模型相比，这显着加快了训练和推理时间。

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基于正则化微调的大语言模型解毒技术

大型语言模型（LLM）在各种任务中展现了卓越的性能，但多次实例表明，它们也存在产生不当、不安全或带有偏见输出的风险。...该研究受到经典的约束驱动学习和后验正则化思想的启发，即强制模型输出遵循特定的分布。具体来说，训练一个辅助模型来控制特定的输出属性——本文中为毒性。...生成质量的保持当以OPT-30B作为评判时，模型生成的序列在质量上与基础模型生成的序列无法区分。...此外，模型性能也优于使用过滤和RL方法训练的模型。...在实验中，使用Jigsaw有毒内容数据集对Llama-7B模型进行了毒性分类任务的微调。通过标准的监督式微调，模型在分类任务上的性能提升了，但对有毒内容的接触增加也使其自身更可能生成有毒内容。

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基于大型语言模型的文本属性图特征

大多数图神经网络（GNN）流程通过将这些文本属性转换成浅层或手工制作的特征来处理。近期的努力集中在使用语言模型增强这些流程。...随着强大的大型语言模型（LLMs）如GPT的出现，这些模型展现了推理能力和利用通用知识的能力，因此需要技术将LLMs的文本建模能力与GNNs的结构学习能力结合起来。...然而，这些浅层文本嵌入在捕获复杂语义特征的能力上有限，与基于语言模型（LMs）的方法相比较差。最近的工作因此集中在设计基于LM的流程以更好地捕获TAGs中文本的上下文和细微差别。...如GPT这样的大型预训练模型的发展彻底改变了语言建模。LLMs在许多自然语言处理（NLP）任务上取得了明显的改进，并使得复杂和零样本推理等先进的语言处理能力成为可能。...在这篇论文中，作者明确区分了“LMs”（语言模型）和“LLMs”（大型语言模型）。“LMs”指那些相对较小的语言模型，这些模型可以在学术实验室的预算下进行训练和调整。

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基于大语言模型构建知识问答系统

本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。...不要出现似是而非或无意义的回答。从大语言模型（Large Language Model, LLM）角度而言，上面的需求是在两阶段训练模式下，面向下游场景进行适配的问题。...微调的结果不一定符合预期。在尝试使用ADGEN数据集微调后，模型对“广告词生成”任务的确变好，但其他任务的回答均不如原始模型。基于 Prompt将特定领域的知识作为输入消息提供给模型。...基于该问题，进行 Embedding 并在本地搜索，搜索的结果可能有多条，也可能没找到。如果找不到则返回特殊语言标记，比如：本地知识库找不到。...这保证了答案的精准和可靠。同时基于 Prompt Engineering 激发 LLM 的自然语言理解、生成和简单推理能力，对用户的问题预处理、对原始答案进行加工。从而提供了更加智能和友好的交互方式。

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PowerDesigner中转换物理模型时的命名转换

早期在PowerDesigner中，只有概念模型和物理模型，一般是先建立概念默认，然后根据具体的数据库生成物理模型。...但是概念模型太抽象，物理模型太具体，于是在PowerDesigner15版本之后出现了“逻辑模型”，能够从概念模型和物理模型各自的角度上都容易理解。...所以现在的数据库建模方式就变成了先建立概念模型然后生成逻辑模型，修改了逻辑模型后，最后生成物理模型，由物理模型生成数据库脚本。...解决办法如下： 1.打开该物理模型或者随便新建一个空白的SQL Server 2008的物理模型。...4.回到逻辑模型，重新生成物理模型，即可。二、生成的物理模型默认情况下模型验证不通过，“Constraint name uniqueness”，生成的外键名时单词简略的有点奇怪。

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R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switching

p=12280 ---- 总览本文简要介绍了一种简单的状态切换模型，该模型构成了隐马尔可夫模型（HMM）的特例。这些模型适应时间序列数据中的非平稳性。...从应用的角度来看，这些模型在评估经济/市场状态时非常有用。这里的讨论主要围绕使用这些模型的科学性。基本案例 HMM的主要挑战是预测隐藏部分。我们如何识别“不可观察”的事物？...为了模拟\（T \）期间的过程，首先，我们需要构建给定\（p_ {11} \）和\（p_ {22} \）的转换矩阵。其次，我们需要从给定状态\（s_1 = 1 \）开始。...如果我们要忽略过程中的任何体制转换，我们可以简单地将参数\（\ mu \）和\（\ sigma \）估计为 kable(mod_est, "html", booktabs = F,escape = F)...首先，系数表报告了每个状态的均值和波幅。模型1的平均值为1.71，波动率接近1。模型2的平均值为-2，波动率约为2。显然，该模型针对数据确定了两种具有不同均值和波动率的不同状态。

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