它显示了如何在flutter应用程序中使用「flutter_spinwheel」软件包运行「旋转轮」，并显示了当您点击该项目时，旋转器将移动。同样，您将沿顺时针/逆时针的任何方向移动微调器。...**onChanged：**此 属性用于在每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。 「select」：此 属性用于选择（突出显示）圆的扇区。范围是0（项目大小）。想象它就像一个数组。...**在此构建器中，我们将添加itemCount和itemBuilder。在itemBuilder中，我们将导航容器小部件。在小部件内，我们将添加一个边距，即容器的高度。...在此程序包中，我们将添加」size」表示将在其上绘制圆形微调器的正方形，「item」表示将在微调器上显示该大小。...项「以外的所有选项，应当绘制边框」指令**确定是否应绘制边框，「onChanged」表示每次更改选择时从微调器菜单返回所选值的回调。
本文在涵盖多种语言的语料库上训练多语言生成语言模型，并研究它们在广泛任务中的少样本和零样本学习能力。...基于知识挖掘的模型微调 基于Prompt模型微调对模板高度敏感，而从业者在严格的零样本设置下设计它们时是盲目的。在本文中，提出了一种基于挖掘的替代方法来进行零样本学习。...不使用提示语言模型，而是使用正则表达式从未标记的语料库中挖掘标记示例，可以选择通过提示进行过滤，并用于微调预训练模型。该方法比Prompt更灵活和可解释，并且结果优于采用模板的模型微调方法。...本文详细介绍了自回归 MoE 语言模型在各种设置中是如何扩展：域内/域外语言建模、零/少样本启动以及全样本精调。除了微调之外，发现 MoE 的计算效率要高得多。...本文将双向性作为区分现有方法的关键因素，并全面研究其在下一个标记预测、文本填充、零样本启动和微调中的作用。
与经典的seq2seq模型类似，在训练和测试时，FlowSeq首先读取整个输入序列x并为序列中的每个词计算一个向量，即源编码。...mBART是第一个通过对多语言的完整文本去噪来预训练完整的seq2seq模型的方法，而以前的方法只关注编码器、解码器或重建部分文本。...多语言去噪预训练框架（左）和对下游MT任务的微调（右），使用句子互换和词跨度掩码两种方式作为注入的噪声。在编码器和解码器上都添加了一个特殊的语言ID token。...所有任务都使用一个多语言预训练模型 训练数据涵盖K种语言。D = {D_1, ..., D_K}，其中，每个D_i都是语言i的单语文本的集合。...假设可以获得一个噪声函数g，它可以用于破坏文本，训练模型以预测给定g(X)的原始文本X。目标是如下式最大化L_θ： 在g中引入两种类型的噪声。首先，删除文本的跨度，用一个掩码标记代替。
单个音频合成模型就支持这 1107 种语言的文本转语音（TTS）。 开发了一个能够辨别 4017 种语言的语言辨识分类器。 对于很多罕见语言的数据稀少问题，Meta 是如何解决的呢？...然后，基于具体的语音任务（比如多语言语音识别或语言辨识），研究者再对所得模型进行微调。 结果 研究者在一些已有基准上评估了新开发的模型。...MMS 数据的一个局限性是许多语言都只有少量说话人，甚至往往只有一个说话人。但是，在构建文本转语音系统时，这却成了一个优势，于是 Meta 就顺便造了一个支持 1100 多种语言的 TTS 系统。...举个例子，MMS 在语音转文本时可能错误转录选定的词或短语。这可能导致输出结果中出现冒犯性和 / 或不准确的语言。研究者强调了与 AI 社区合作共同进行负责任开发的重要性。...研究者在博客中设想：也许技术能鼓励人们留存自己的语言，因为有了好的技术后，他们完全可以使用自己喜欢的语言来获取信息和使用技术。 他们相信 MMS 项目是朝这个方向迈出的重要一步。
建议研究方向： 1) 如何从多领域对话数据上做到有效知识迁移，从而学习到统一有效知识； 2) 在保证不忘记已有能力的前提下，如何学习新任务； 3) 如何通过自监督和持续学习完成对知识体系与用户特性的构建和更新...6.3 预训练模型微调方法与基于预训练模型的小样本学习 最近，大规模预训练语言模型通过大量无监督语料以及合理的自监督任务提升了文本表征能力。...借助预训练模型，通过预训练与微调的范式，在多个场景的小样本学习中均取得了不错的效果。...在不引入额外训练策略和方法的情况下，仅基于来自单语说话人的多语言数据训练的合成模型在进行跨语言合成时往往具有目标说话人音色不一致或自然度较低的问题。...建议研究方向： 1) 利用domain adversarial学习对声学模型编码后表征进行语言，说话人，内容等因子进行解藕； 2) 模型中引入合适结构的说话人和语言编码器，利用多任务学习在两个编码器分别施加说话人分类和语言分类损失函数获取说话人和语言的信息同时引入正交损失鼓励两个编码器的解藕等
本项目的最新版本中通过使用 FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API...本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到...我们优化了批处理策略，支持大批处理大小，这可以在对长文本或大型语言模型进行向量微调时简单使用。 我们还构建了一个用于文档检索的数据集，并提出了一个简单的策略来提高长文本的建模能力。...因此，它可以用来对嵌入模型返回的前k个文档重新排序。 我们在多语言数据上训练了交叉编码器，数据格式与向量模型相同，因此您可以根据我们的示例 轻松地对其进行微调。 更多细节请参考....列表中本地模型将在启动项目时全部加载。 #列表中第一个模型将作为 API 和 WEBUI 的默认模型。 #在这里，我们使用目前主流的两个离线模型，其中，chatglm3-6b 为默认加载模型。
本项目的最新版本中通过使用 FastChat接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型，依托于 langchain框架支持通过基于 FastAPI 提供的 API...本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 ->在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到...我们优化了批处理策略，支持大批处理大小，这可以在对长文本或大型语言模型进行向量微调时简单使用。我们还构建了一个用于文档检索的数据集，并提出了一个简单的策略来提高长文本的建模能力。...因此，它可以用来对嵌入模型返回的前k个文档重新排序。我们在多语言数据上训练了交叉编码器，数据格式与向量模型相同，因此您可以根据我们的示例 轻松地对其进行微调。更多细节请参考....列表中本地模型将在启动项目时全部加载。#列表中第一个模型将作为 API 和 WEBUI 的默认模型。#在这里，我们使用目前主流的两个离线模型，其中，chatglm3-6b 为默认加载模型。
思路：构建几十万量级的数据，然后利用这些数据对大模型进行微调，以将额外知识注入大模型； 具体实现：加载文件 => 读取文本 => 文本分割 =>文本向量化 =>问句向量化 =>在文本向量中匹配出与问句向量最相似的...：主要在于一个是对 embedding 模型的基于垂直领域的数据进行微调；一个是对LLM 基于垂直领域的数据进行微调； Q3 3、langchain 内置问答分句效果不佳； 一种是使用更好的文档拆分的方式...（如项目中已经集成的达摩院的语义识别的模型及进 行拆分）；一种是改进填充的方式，判断中心句上下文的句子是否和中心句相关，仅添加相关度高 的句子；另一种是文本分段后，对每段分别及进行总结，基于总结内容语义及进行匹配...Q6 6、embedding 模型在表示 text chunks 时偏差太大问题； 一些开源的 embedding 模型本身效果一般，尤其是当 text chunk 很大的时候，强行变成一个简单的 vector...RAG 还有一些架构优化策略，比如利用 知识图谱（KG）进行上下文增强、如何让大模型对召回结果进行筛选、以及引入多向量检索器等。 后续有机会再研究研究~
用于序列到序列任务的 BERT 在本章中，我们将探讨 BERT 最初是为理解单个句子而设计的，如何适用于更复杂的任务，例如序列到序列应用程序。...该模型通过预测输入文本中最相关的部分来生成摘要。 当您探索 BERT 在序列到序列任务中的功能时，您会发现它对超出其原始设计的各种应用程序的适应性。...常见的挑战和缓解措施 尽管 BERT 很强大，但它也面临着挑战。在本章中，我们将深入探讨您在使用 BERT 时可能遇到的一些常见问题，并提供克服这些问题的策略。...新兴研究正在探索其在图像和音频等其他形式数据中的应用。这种跨模式学习有望通过连接多个来源的信息来获得更深入的见解。...当您尝试 Hugging Face Transformers 库时，您会发现它是在项目中实现 BERT 和其他基于 Transformer 的模型的宝贵工具。享受将理论转化为实际应用的旅程！
本篇一共7100个字 摘要：本篇主要分享了项目实践中的BERT文本分类优化策略和原理。...Cased，该预训练权重使用多语言文本进行训练，使用12层Transformer作为特征抽取器。...因为对照组没有对BERT模型进行微调，所以这里需要对比下微调对分类器效果的影响，这里设置为实验组9； 在实际项目中进行badcase分析时发现很多纯英文样本识别错误，对照组中不论中文还是英文都使用单个字符进行切分...但是在真实分布数据集效果有较大提升，所以证明使用BERT微调可以有效提升分类器的效果。这个实验结论比较好理解，在同分布下BERT是否微调对于分类器效果影响不大。...迁移学习中容易出现学习新知识时可能会忘记以前很重要的旧知识，这就是灾难性遗忘。针对这个问题，可以使用较低的学习率克服这个问题。 总结 本篇主要分享了BERT文本分类优化策略和原理。
mBART是第一个通过对多种语言的完整文本进行降噪来预训练一个完整的seq2seq模型的方法，而以前的方法只关注编码器、解码器或重建文本的部分。...在本文中，我们表明，通过预训练一个完整的自回归模型，其目标是在多语言噪声中重建完整的文本，可以实现显著的性能提升。...实例中的句子由句末()token分隔。然后，我们将选定的token附加到该实例的结尾。在''多句''级别的预训练使我们能够同时进行句子和文档翻译。...表7：通过BT在不同的语言之间无监督MT。 5.2 通过语言迁移的无监督机器翻译 我们还报告了目标语言与其他一些源语言出现在双文本中时的结果。...我们还在图7中展示了一个语言迁移的例子。 ? 表8：通过语言迁移对X-En翻译进行无监督MT。在一个语言对上微调的模型直接在另一个语言对上测试。
事物都有两面性，功能越强大混淆耗时越长，如果你的项目很大，混淆几个小时也是有可能的，请不要见怪，后续持续优化中。...混淆百分比控制，可以结合自己项目的实际需求，自由调整 智能名词替换： 重命名时使用关联类型已有信息+相近语义+类型+部分旧词汇等组合，并且过滤敏感词汇，同时用户也可以自定义敏感词，弃用‘随机单词无脑组合...设置‘最少长度’过滤 也可设置‘有效个数’搭配使用 修改xib、storyboard，自动插入视图，并修改内部结构属性 修改字体，对项目中使用的字体随机微调，识别宏 修改颜色，对项目中UI控件颜色随机偏移...，识别宏 UI布局偏移，支持Frame、Mansonry、SDAutoLayout常见布局微调 插入文件，生成其它文件（封装网络请求，创建自定义控件，模拟正常开发），项目中自动调用；注意：(在项目根路径下...等文本文件，项目中自动调用；注意：(在项目根路径下，会生成"other_xxx_text"的文件夹，生成的文件会自动导入） 重命名类，类名不限制（例如：my、My），可指定添加前缀，优势： 智能名词替换
该项目可以将代码片段和终端输出，转换成 PNG、SVG 和 WebP 格式的图片，它采用 Go 语言开发，特点是安装简单和易于使用，支持一条命令生成图片，也可以通过交互模式生成定制的图片。...该项目将代码或文本片段存储于 Git 仓库中，用户可以通过 Git 命令或 Web 查看和修改内容，类似 GitHub 的 Gist 服务。...该项目是 F-Droid 的 Android 客户端，专门收集各类开源安卓软件（FOSS）的应用商店。它里面大部分是免费且无广告的应用，如遇到资源加载慢的情况，可通过设置镜像源解决。...这是一款使用 SwiftUI 开发的小工具，能够在 macOS 菜单栏查看/提醒待办事项。它体积小、交互简单、界面清爽，支持开机启动、多语言（包括中文）、菜单栏显示计数、快捷键等功能。...该项目使用 LLM+RAG+数据库技术，让用户能够通过自然语言查询 SQL 数据库，用生成的 SQL 回答你的问题。 地址：github.com/vanna-ai/vanna
首先，在相同的 TLM 预训练模型中对不同语言建立关联 然后，通过控制是否共享组件来分析哪个部分对结果影响最大 结果是模型间共享参数是关键 这是因为 BERT 是在学习词和相应上下文环境的分布，...BERT 是在预训练时使用多任务，我们同样可以在微调时使用多任务。...同时又有点像 MTDNN，训练时模型知道它是在同时解决不同问题，它是一个训练/微调模型 同时，大体量预训练模型都面临相同的两个难题：数据不均衡和训练策略选定 不均衡数据 不同任务可供使用的数据量是不一致的...数据多的少采样，数据少的多采样是一种解决思路。BERT 对多语言训练采用的做法就是一例 为平衡这两个因素，训练数据生成（以及 WordPiece 词表生成）过程中，对数据进行指数平滑加权。...我们的实验中，，所以像英语这样的富文本语言会被降采样，而冰岛语这样的贫文本语言会过采样。
在将 PLM 应用于结构化数据时，一个主要挑战是如何将结构化数据输入到 PLM 中，PLM 最初是为序列文本设计的。...从源语言翻译成目标语言时，保持源语言和目标语言的短语顺序一致，会在一定程度上保证翻译结果的准确性。 几种常用的微调策略 对于使用 PLM 生成文本，一个关键因素是如何设计合适的微调策略。...数据角度 在将 PLMs 应用于文本生成任务尤其是在新领域的文本生成任务时，如何设计适合新领域特点的合适有效的微调策略是一个重要的考虑因素。 小样本学习：通常采用的方法是使用预训练参数插入现有模块。...通过对比学习微调的模型擅长区分句子对是否相似。通过这种方法，PLM 被迫理解两个句子之间的位置或语义关系，从而获得更好的表示。...使用 DAE 微调的模型具有很强的理解整体句子和捕获更远距离相关性的能力。 保真度：文本保真度是指生成的文本如何与原始输入信息保持一致，这是许多文本生成任务中需要考虑的一个重要方面。
10、PaLM Google / 2022 这是一个大型多语言解码器模型，使用Adafactor进行训练，在预训练时禁用dropout，在微调时使用0.1。...3、Sparrow DeepMind / 2022 基本模型是通过在选定的高质量对话上对Chinchilla进行微调获得的，前80%的层被冻结。然后该模型被进一步训练，使用一个大提示来引导它进行对话。...解码器的前半部分的输出是文本向量和序列末尾的CLS标记向量，使用sentencepece (64K词汇表)进行标记化。文本和图像矢量通过交叉注意在解码器的后半部分合并。...两个损失的权重分别: 图像的注意力池向量与图像描述对的文本的CLS标记向量之间的相似性。 整个解码器输出的自回归损失(以图像为条件)。 在微调过程中，图像编码器可以被冻结，只有注意力池可以被微调。...最后开源模型的总结如下： 在编码器模型块中，XLM-RoBERTa 和 LaBSE 模型被认为是可靠的多语言解决方案； 在开放的生成模型中，最有趣的是 LLaMA 和来自 EleutherAI 的模型
在多语言翻译、交互翻译、通用任务、标准化考试的测评中，百聆在中文/英语中均展现出更好的表现。百聆提供了在线的内测版demo，以供大家体验。...特点包括：强大的性能：在四大类多模态任务的标准英文测评中上均取得同等通用模型大小下最好效果；多语言对话模型：天然支持英文、中文等多语言对话，端到端支持图片里中英双语的长文本识别；多图交错对话：支持多图输入和比较...-6B底座模型在十万级高质量的中文医疗数据中微调而得。...在构建HalluQA时，考虑了两种类型的幻觉：模仿性虚假和事实错误，并基于GLM-130B和ChatGPT构建对抗性样本。为了评估，设计了一种使用GPT-4进行自动评估的方法，判断模型输出是否是幻觉。...OpenAI Cookbook：地址：https://github.com/openai/openai-cookbook图片简介：该项目是OpenAI提供的使用OpenAI API的示例和指导，其中包括如何构建一个问答机器人等教程
目前 CodeFuse 插件在 IDEA 中仅支持下载插件安装包进行安装。完成安装后，您需要完成登录并签署服务协议，然后通过申请才能使用插件。...4.选择插件，完成安装 5.点击登录，在弹窗中，单击 Open，然后使用支付宝登录 CodeFuse 官网并申请试用。 6.申请通过后，查看插件面板，如下图左侧所示即可开始使用。...例如，在 Python 中编写一个生成随机数据函数时，输入 import 后，CodeFuse 可能会智能地推荐 random库，通过Tab按键采纳代码建议；输入from 后，会自动加载datetime...，这个功能非常强大，非常适合新入手项目时，对代码的理解等。...例如，在 Python中编写一个生成随机数据函数时，CodeFuse 可能会根据函数的输入输出智能地生成一系列测试用例，覆盖不同的排序情况。
数据集 在本章中，我们将使用多语言编码器的跨语言TRansfer评估（XTREME）基准的一个子集，称为WikiANN或PAN-X。 该数据集由多种语言的维基百科文章组成，包括瑞士最常用的四种语言。...命名实体识别的Transformers 在第2章中，我们看到，对于文本分类，BERT使用特殊的[CLS]标记来表示整个文本序列。...问题是，这些结果有多好，它们与在单语语料库上微调的XLM-R模型相比如何？ 在本节中，我们将通过在越来越大的训练集上对XLM-R进行微调，来探索法语语料库的这个问题。...让我们通过比较在每种语言上的微调和在所有语料库上的多语言学习的性能来完成我们的分析。...小结 在本章中，我们看到了如何使用一个在100种语言上预训练过的单一Transformers来处理一个多语言语料库的NLP任务: XLM-R。
id=复制粘贴浏览器访问或者鼠标右键转到即可下载软件优势工程媒体悬停擦洗 在将项目媒体缩略图添加到时间线之前，悬停清除项目媒体缩略图可以让您快速识别视频文件中的重要点。...当文件被添加到项目中时，生成的事件将自动被裁剪到这些定义在/输出点中的事件。预览多个选定的项目媒体文件 现在可以在ProjectMedia窗口中选择多个媒体文件，并在一个连续的操作中逐个预览每个文件。...当您使用故事板时，这是很棒的，因为您将能够快速地按顺序预览整个故事板。缩小差距 现在，您可以轻松而自动地关闭项目中轨道上任何选定事件之间的空白。...这是一种快速在项目中创建空间以插入其他事件的好方法。高DPI标度 随着越来越多的软件元素与高DPI显示器兼容，您可以更改为HighDPI模式，以利用您的高DPI监视器上更清晰、更清晰的用户界面。...从时间线区域或文件自动创建字幕 已转录并作为命名区域输入到项目中的视频中的语音、文本文件或电子表格可用于立即创建字幕轨道。字幕位置可以自动同步到项目音频事件，并可以编辑微调。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
