摘要：
实验验证时设置合适的采样策略，需要综合考虑数据集的特性和模型的需求。以下是一些具体的步骤和建议，以帮助你制定合适的采样策略： 1. 数据集分析 不平衡程度：首先分析数据集中各类别的样本数量比例，了解数据不平衡的程度。这可以通过统计各类别样本的数量来完成。样本分布：观察样本在特征空间中的分布，了解是否 阅读全文
posted @ 2024-06-04 21:28
JackYang
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摘要：
结合多种实时数据优化用户行为预测是一个复杂但高效的过程，以下是一些建议的步骤和策略，旨在通过整合多种数据源来提高预测的准确性：1. 数据收集和整合来源广泛：从用户在网站上的浏览记录、购买记录、搜索记录，到社交媒体、移动应用等多个渠道收集数据。确保质量：在收集过程中，保证数据的质量和完整性，避免因为数 阅读全文
posted @ 2024-06-04 12:45
JackYang
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摘要：
三角形的重点、垂心、内心是三角形的重要几何特性，它们在数学、几何学、以及实际应用中都有着重要的作用。下面我将分别介绍这三个点的起源、定义、引伸义、作用和使用场景。 三角形的重心（重点） 起源与定义：起源：三角形的重心概念源于几何学中对三角形内部特殊点的研究。定义：三角形的重心是三条中线的交点，中线是 阅读全文
posted @ 2024-06-04 08:44
JackYang
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摘要：
RAG与其他生成技术相比，具有以下优势： 提高答案的准确性： RAG技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其与语言模型的生成能力结合，可以显著提升生成答案的准确性。这种准确性的提升尤其体现在知识密集型任务中，如专业领域的问答系统。相比于仅依赖语言模型进行生成的技术，RAG能够更好地结合事实和数据， 阅读全文
posted @ 2024-06-04 07:56
JackYang
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摘要：
残差连接（Residual Connections）和层归一化（Layer Normalization）在GPT等Transformer模型中起到了关键作用，它们显著提高了模型的性能和稳定性。以下是它们如何提升GPT性能的详细解释： 残差连接 1. 缓解梯度消失问题：在深度神经网络中，随着网络层数的 阅读全文
posted @ 2024-06-04 07:51
JackYang
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摘要：
起源 RAG起源于2020年Facebook的一篇论文：“Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks”。这项技术最初是为了解决知识密集型自然语言处理任务而提出的。定义RAG，全称Retrieval-Augmente 阅读全文
posted @ 2024-06-04 07:46
JackYang
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摘要：
GP的自注意力机制（Self-Attention Mechanism）是其核心组件之一，它为模型提供了理解和处理文本序列中单词间依赖关系的能力。以下是对GPT-3中自注意力机制的详细分析：1. 背景与目的GPT-3是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，旨在通过大量无监督文本数据学习语 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:19
JackYang
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在GPT（尤其是GPT-3及其后续版本）中，正弦和余弦函数在位置编码中起到了至关重要的作用，使得模型能够捕捉长距离依赖关系。以下是关于正弦和余弦函数在GPT中应用的详细解释：位置编码的引入：GPT等Transformer模型在处理序列数据时，由于自注意力机制（Self-Attention）的固有特性 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:15
JackYang
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摘要：
在GPT-3中，正弦和余弦函数在位置编码中起到了关键的作用。以下是关于正弦和余弦函数在GPT-3中作用的详细解释：1. 位置信息的编码GPT-3的Transformer架构本身并不包含输入序列中单词的顺序信息。为了弥补这一缺陷，GPT-3采用了位置编码的方式。作者将Token的位置（标量i，取值范围 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:13
JackYang
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摘要：
在GPT-3中，正弦和余弦函数通过其周期性特性以及多个频率的组合，使得位置编码具有周期性且频率不同，从而能够有效地捕捉长距离依赖关系。具体来说，每个位置编码都由一系列的正弦和余弦函数生成，这些函数的频率是随着位置的不同而变化的。由于正弦和余弦函数的周期性，即使两个单词在序列中的距离很远，它们的位置编 阅读全文
posted @ 2024-06-04 01:12
JackYang
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