该模型的训练输入是某一个特 征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的 词向量。...余弦相似度 我们在语义匹配阶段使用的算法就是余弦相似度。余弦相似度是指通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们 之间的相似性。...贝叶斯公式推导过程： [20191119150018.png] c 随机事件的其中一种情况，比如电影领域问答中的意图分类可能包括：闲聊，评分，上映时间，演员等，把用户问问题看成是随机事件，则用户问评分的问题就是随机事件的其中一种情况...的意图是“评分”的概率。 P(x|c) 知出现 c 情况的条件下，条件 x 出现的概率，后验概率，可以根据历史数据计算得出。 P(c) 不考虑相关因素，c 出现的概率。...为避免出现某一维特征的值 xi 没在训练样本中与 c 类别同时出 现过，导致后验概率为 0 的情况，会做一些平滑处理： [20191119151739.png] K表示总的类别数； Ni表示第 i 个特征可能的取值的数量
该模型的训练输入是某一个特 征词的上下文相关的词对应的词向量，而输出就是这特定的一个词的 词向量。...余弦相似度 我们在语义匹配阶段使用的算法就是余弦相似度。余弦相似度是指通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们 之间的相似性。...c 随机事件的其中一种情况，比如电影领域问答中的意图分类可能包括：闲聊，评分，上映时间，演员等，把用户问问题看成是随机事件，则用户问评分的问题就是随机事件的其中一种情况。...Dc 表示训练集 D 中第 c 类样本组成的集合，外加两条竖线 表示集合的元素数量； Dc,xi 表示 Dc 中第 i 个特征上取值为 xi 的样本组成的集 合。...为避免出现某一维特征的值 xi 没在训练样本中与 c 类别同时出 现过，导致后验概率为 0 的情况，会做一些平滑处理： ? K表示总的类别数； Ni表示第 i 个特征可能的取值的数量。
在基于模式的事件抽取任务中，事件被认为是特定的人和对象在特定的时间和地点进行交互的客观事实。...仅当W的依存树中存在与wi相连的对应关系的一条边时，该向量的每个维度的值才设置为1。...首先将原型中的参元素替换为那些发挥了相同作用的类似元素。接下来，用精细的BERT重写附加令牌。通过这两个步骤，就可以获得一个带有注释的新句子（1）元素替换第一步是在事件中替换元素。...因此，为了平滑数据并扩展其多样性，论文使用微调后的BERT进行adjunct tokens的重写。重写是为了将原型中的一些辅助标记替换为与当前上下文更匹配的新标记。...可以观察到，替换后的变元与原型中的语境匹配较好，这表明它们在语义上与原型相似。另一方面，重写附加标记可以平滑生成的数据并扩展其多样性。
结果会返回一个单词的基本或字典形式，这就是所谓的 lemma。 Token 转换为特征 Bag of Words (BOW) 首先计算一个特定 token 出现的频率。...提取文本中所有的单词或者 token ，对于每个这样的单词或者 token，引入一个与该特定单词对应的新特征。因此，这是一个非常庞大的数字指标，以及我们如何将文本转换为该指标中的行或者向量。...这个过程为称为文本向量化 (Text vectorization) ，因为我们实际上用一个巨大的数字向量替换文本，并且将该向量的每个维度对应于我们数据库中的某个 token。 ?...TF-IDF 的主要思想是：如果某个词在一篇文档中出现的频率高，即 TF 高；并且在语料库中其他文档中很少出现，即 DF 低，也即 IDF 高，则认为这个词具有很好的类别区分能力。...更好的 BOW 有了 n-grams 和 TF-IDF 的概念就可以改进 BOW 的缺陷。主要是下面两个方面： 用 TF-IDF 的值取代单词计算中的计数器 逐行标准化结果（除以 L2 正则）
这个英文词汇在 AI 领域被普遍采纳，用以指代那些能够自主活动的软件或硬件实体。在国内，我们习惯将其译为“智能体”，尽管过去也曾出现过“代理”、“代理者”或“智能主体”等译法。...评估能力（Check）：任务执行后，智能体需要判断结果是否达到预期目标，并在出现异常时进行分类、定位和原因分析。这种能力通常不是通用大模型所具备的，需要针对特定场景进行定制化的小模型训练。...04 、向量数据库 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...相较于传统数据库，向量数据库更擅长处理非结构化数据，比如：文本、图像和音频。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式存在。...，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 ChatGPT引入了一个名为Function Calling的新功能，它允许用户在API调用中向模型
后验分类 在涉及潜在类别的模型中，可以对每个潜在类别中的个体进行后验分类。它基于类成员概率的后验计算，用于描述个体的分类情况以及评估模型的拟合优度。...在纵向模型中，对于个体 ii 和潜在类别 gg，其定义为： 其中，θ^Gθ^G 是在 GG 个潜在类别模型中估计的参数向量。...cesd_bivariate <- updated_models[[2]] 轨迹预测 只要数据框中包含模型指定的所有协变量，就可以为数据框中的任何数据计算类别特定的预测值。...在接下来的代码中，通过生成一个年龄值在65到95之间的向量来创建这样一个数据框。使用predictY计算预测值，并使用相关的plot函数进行绘图。...通过上述代码，实现了在潜在类别混合模型框架下，综合考虑纵向数据和事件发生时间数据的建模，进一步拓展了模型的应用范围，能够更全面地分析相关数据中的复杂关系。
Ridge回归公式为- 可以看到，如果某一特定数据点和特征的权值乘以数据值变得非常大，那么原始的损失就会变得很小。但是增加值乘以权重平方和也会变大。...L1正则化-(Lasso回归)-在L1正则化中，我们将所有权重的绝对值加和，乘以一个值lambda，到损失函数。...24、A/B测试的目标是什么? 这是对一个有两个变量a和B的随机实验的假设检验。 A/B测试的目标是识别变化，以最大限度地找到改变实验动作后对结果产生的影响。 25、P值是什么?...在信息检索和文本挖掘中，它经常被用作加权因子。 TF-IDF值与单词在文档中出现的次数成比例增加，但会被单词在语料库中的出现频率所抵消，这有助于调整某些单词在一般情况下出现的频率更高的事实。...在数据分析中，通常计算相关或协方差矩阵的特征向量。特征向量是特定线性变换通过翻转、压缩或拉伸作用的方向。 特征值可以被认为是在特征向量方向上的变换强度或压缩发生的因子。
本文将构建一个简单的事件提取脚本，接收新闻输入处理后输出事件。 获取数据 首先需要收集数据。我们可以用任何形式的文本，只要这些文字的内容可通过时间线表示。...以下是处理请求的代码: ? ? 最后一个函数，返回特定查询的结果列表，大约包含2000篇文章。我们的目的是抽取这些文章总的事件。...可以看到每篇文章被表示为300维的数组，如下: ? 向量聚类 即便采用搜索方式过滤获取数据，同一查询中会出现不同的主题。...本例中，我使用DBSCAN算法，该算法不需要指定聚类簇的数量。算法自己决定聚类簇的数量和规模。 ?...按天聚类句子，在每个组中选择其最靠近中心的句子。以下是从一组向量中找出中心向量的函数: ? ? 干净整洁。最后用Plotly绘制一下时间线图: ?
大模型出现后能够更清晰的理解小哥的问题和意图，提供更加简洁的回答，提高回答的准确率，降低了小哥的理解成本。 通过Prompt+检索增强生成（RAG）实现了第一阶段的智能问答。...如下是业务文档中的表格内容： 【内容切分】大模型能够找到的相关知识的质量和数量决定了回答的正确性和完整性，但是由于大模型token的数量限制，我们必须将文档内容切分。...当业务知识进行更新时，可以对向量库中的内容进行更新替换。...，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将 小哥作业流程规范，以及履约中的时效预测和提醒等等...，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值，通过事件解析引擎解析用户自定义事件并完成事件的绑定，完成解析赋值以及事件绑定后进行视图的渲染，最终将以GPTs为代表的大模型智能体带给了人们非常震撼的功能效果
ddesd 以结构体 sol 的形式返回解。使用辅助函数 deval 和输出 sol 来计算区间 tspan = [t0,tf] 中的特定点 tint 的解。...，只是将默认积分属性替换为了 options(使用 ddeset 创建的参数)中的值。...对于 events 中的第 k 个事件函数： value(k) 是第 k 个事件函数的值。 如果想要积分在此事件函数为零时终止，则 isterminal(k) = 1；否则为 0。...如果指定了 ‘Events’ 选项，并且检测到事件，输出结构体 sol 还包括下列字段： sol.xe包含所有事件位置的行向量，即事件函数消失的时间 sol.ye包含特定列数据的矩阵，其列值为与 sol.xe...中的时间对应的解 sol.ie索引向量，其中的索引值用于指定在 sol.xe 中的对应时间所发生的事件 示例 方程 sol = ddesd(@ddex1de,@ddex1delays,@ddex1hist
随着这些技术的使用不断增长，关于如何最好地访问底层硬件中可用功能的新想法出现了。 新的应用程序出现了，有可能以以前意想不到的方式利用网络。 此外，还出现了对大幅提高可扩展性和性能的需求。...(iv) 原子操作与 RMA 传输类似，因为它们允许直接访问目标进程中的指定内存位置，但不同之处在于，它们允许操纵该内存中的值，例如递增或递减它。...数据传输接口旨在消除提供程序实现中可能出现的分支并减少内存引用的数量，例如，通过使其能够预格式化命令缓冲区以进一步减少传输中执行的指令数量4....(xi) 地址向量(Address Vector)：无连接端点使用地址向量将更自然的应用程序使用的更高级别的地址（例如 IP 地址）映射到特定于结构的地址。...MXM 提供商将增强对 Mellanox 硬件的 libfabric 支持。 未来的支持还将包括英特尔全新的 Omni Path 架构。 针对特定硬件和供应商的优化也在开发中。
例如无法针对特定的句子、名词进行定位。以下是在Kimi上测试结果，明显统计错误！...https://arxiv.org/pdf/2405.18719 背景介绍 当前大模型处理的数据源大部分都是有序序列，例如：文本、音频、代码以及事件时间线等。在处理此类数据过程中，信息的排序至关重要。...一个句子中的Token数量差异很大，导致标记位置不精确。然而，如果用句子数量而不是Token数量来衡量位置，那么这项任务就会变得很容易，因为这么模型才会关注到正确的内容。...然后，聚合这些门值门值(Gate Value)以确定每个Token相对于当前标记的相对位置，如下图所示。 与Token位置不同，此上下文位置可以取分数值，因此不能分配特定的嵌入向量。...相反，CoPE通过插入分配给整数值的嵌入来计算位置嵌入。与其他 PE 方法一样，这些位置嵌入随后被添加到Key向量中，因此请求向量可以在Attention操作中使用它们。
连接后的向量被用作解码器 GRU 的输入，以获取隐藏激活 h_t。接下来，将隐藏激活与输出投影矩阵相乘，并通过 softmax 遍历文档词汇表中的所有单词来表示当前语境的每个单词的概率。...时间步 t 上的输出词 y_i, t 从从 softmax 给出的多项式分布中采样得到」。 在这个例子中，SIGIR 2019 论文的作者替换了论文中的个别短语，以使两篇论文看起来没那么像。...需要注意的是，在 2.3 节的对抗训练中，特定于用户的向量与鉴别器的参数 D_*θ*是一起学习的。接下来，用一个卷积层、最大池化层和一个全连接映射层来处理连接后的向量表征。...RecSys 2018 论文 3.1.2 节： 「首先，将评论中的每个词映射到相应的词向量，然后将其与一个特定于用户、表明用户信息的向量连接在一起。特定于用户的向量与训练中的其他参数是一起学习的。...我们注意到，这两段表述中有一个句子几乎完全一样（接下来，用一个卷积层……来处理连接后的向量表征）。 另外，发帖者认为，将特定于用户的向量连接到评论中的每个词向量是一个非常不直观的想法。
，并用该中心点的唯一ID替换原始子向量 向量ID化： 原始高维向量被转换为一系列中心点的ID，这些ID构成了量化后的向量 过程结束后，需要大量内存的高维向量会减少到一个需要很少内存的小向量。...在乘积量化（PQ）中，每个子向量通过与特定的中心点匹配来实现量化。...这些中心点在PQ中被称作复制值，用下标c[i]表示，其中： i 表示子向量在所有子向量中的索引。 j 表示子向量在特定子空间中的位置标识符。...“子向量被替换为特定的中心点向量，然后可以用特定于该中心点向量的唯一ID替换 def euclidean(v, u): distance = sum((x - y) ** 2 for x, y...子向量量化：每个子向量独立地被量化，即分配给最近的集群中心点（在PQ中称为复制值） 中心点ID分配：量化后，不直接存储子向量，而是用它们对应的中心点的ID来表示 在PQ中，每个中心点c[i]都有一个唯一的
频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷硬币100次，它出现头53次，所以频率/概率为0.53。...读作 给定B事件的A的概率，表示一个条件概率：如果B发生了A有多少可能发生。 从数据中推断模型参数 在贝叶斯机器学习中，我们利用贝叶斯规则从数据（D）来推断模型参数（θ）: ?...概率机器学习 让我们试着用”概率”替换”贝叶斯”。从这个角度看，它与其他方法不同。尽可能的分类，大多数分类是能够输出的概率预测。即使是支持一个对立的贝叶斯分类的向量机。...贝叶斯非参数 虽然没有确切的定义，但这个名字意味着在一个模型中的参数的数目可以随着数据的增加而增加。这是类似于支持向量机，例如，在那里的算法选择支持向量的训练点。...Crosscat估值共同分布在表中的变量数据，通过在一个分层的近似推理，非参数贝叶斯模型，并为每一个条件分布提供了有效的采样。
频率论者有不同看法：他们用概率描述过去发生的事件——这种方式是客观的并且不取决于一个人的信念。这个名字来源于一个方法——例如：我们掷硬币100次，它出现头53次，所以频率/概率为0.53。...P（A | B）读作 给定B事件的A的概率，表示一个条件概率：如果B发生了A有多少可能发生。 从数据中推断模型参数 在贝叶斯机器学习中，我们利用贝叶斯规则从数据（D）来推断模型参数（θ）： ?...概率机器学习 让我们试着用”概率”替换”贝叶斯”。从这个角度看，它与其他方法不同。尽可能的分类，大多数分类是能够输出的概率预测。即使是支持一个对立的贝叶斯分类的向量机。...贝叶斯非参数 虽然没有确切的定义，但这个名字意味着在一个模型中的参数的数目可以随着数据的增加而增加。这是类似于支持向量机，例如，在那里的算法选择支持向量的训练点。...Crosscat估值共同分布在表中的变量数据，通过在一个分层的近似推理，非参数贝叶斯模型，并为每一个条件分布提供了有效的采样。
其关键的思想是在训练过程中随机删除神经网络的单元和相应的连接，从而防止过拟合。在训练过程中，dropout 将从指数级数量的不同的稀疏网络中采样。...输入门决定了第一个值，忘记门决定了第二个值，输出门决定了第三个值。这是由我们的大脑工作方式所启发的，可以处理输入中的突然的情景变化。...9—连续词袋模型 在自然语言处理中，我们希望学习将文档中每一个单词表示为一个数值向量，并使得出现在相似上下文中的单词有非常相似或相近的向量。...在连续词袋模型（CBOW）中，我们的目标是能利用特定词的上下文而预测该特定词出现的概率。 ? 我们可以通过在大型语料库中抽取大量语句而做到这一点。...每当模型看到一个单词时，我们就会抽取该特定单词周围出现的上下文单词。然后将这些抽取的上下文单词输入到一个神经网络以在上下文出现的条件下预测中心词的概率。
其关键的思想是在训练过程中随机删除神经网络的单元和相应的连接，从而防止过拟合。在训练过程中，dropout 将从指数级数量的不同的稀疏网络中采样。...权重问题： 无论哪种权重初始化比如随机或按经验选择，这些权重值都和学习权重差别很大。考虑在初始 epoch 中的一个小批量，在所需要的特征激活中可能会有很多异常值。...9—连续词袋模型 在自然语言处理中，我们希望学习将文档中每一个单词表示为一个数值向量，并使得出现在相似上下文中的单词有非常相似或相近的向量。...在连续词袋模型（CBOW）中，我们的目标是能利用特定词的上下文而预测该特定词出现的概率。 ? 我们可以通过在大型语料库中抽取大量语句而做到这一点。...每当模型看到一个单词时，我们就会抽取该特定单词周围出现的上下文单词。然后将这些抽取的上下文单词输入到一个神经网络以在上下文出现的条件下预测中心词的概率。
PMC 可以在两种模式下使用： Counting（计数模式），只计算和报告硬件事件的总数，开销几乎为零。 Sampling（采样模式），当发生一定数量的事件后，会触发一个中断，以便捕获系统的状态信息。...但在某些情况下，例如最新 CPU 增加的事件还没有在 perf 中添加映射，或者某种 CPU 的特定事件不会通过可读的名称暴露出来，这时就只能通过指定原始硬件事件代码来监控事件。...我们在采样 cycles 事件时，记录 CPU 正在干什么，持续一段时间收集到多个采样后，我们就能基于这些信息分析程序的行为，多次出现的同样动作，可以认为是程序的热点，成为下一步分析重点关注的方面。...我们知道，PC 寄存器存放的是下一条指令的地址，这时 PC 寄存器中的值是函数调用指令（call）后紧跟着的那条指令的地址。...接着使用中断向量号，在中断向量表中查找对应的处理代码的入口地址。然后系统跳转到这个地址，执行相应的中断处理程序。
但有一类特殊的因变量记录某个特定事件出现的次数（有序的非负整数），它们被称之为“计数数据”。...泊松回归的假设&模型建立 为了拟合计数数据，我们可以根据泊松分布做出如下假设： 任意相等时间间隔内，事件的平均出现次数是固定的 任给的两次等待时间是否发生事件是相互独立的 根据如上假设，我们可以设定事件在单位时间内发生...之间的关系，另外考虑到 ? 是非负实数，我们可以建立线性回归模型： ? 参数估计 假设 ? 是第 ? 个样本的观测，其中 ? 表示自变量向量， ? 表示因变量（即样本在单位时间内出现的次数）。...根据假定的模型，我们可以得到该样本的概率为： ? ? 根据所有样本，我们计算出整个样本集的似然函数： ? 其中 ? 表示参数向量，取对数后得到表达式： ?...对“对数似然函数”求极值后我们可以得到参数估计值，记为 ? 检验统计量 泊松回归模型中 ? 的真实分布是未知的，但是基于中心极限定理， ? 将近似服从正态分布： ?
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