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#greedy

LLM中的解码(Decoding)

MySQLSE

解码是LLM中生成文本的过程,通常指的是将模型生成的数字表示(例如概率分布)转换为实际的文本输出的过程。

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GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 就是贪婪解码?

叶庭云

将 GPT-3.5 Turbo 的 temperature 设置为 0 通常意味着采用贪婪解码(greedy decoding)策略。在贪婪解码中,模型在每一步...

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Python高级算法——贪心算法(Greedy Algorithm)

Echo_Wish

贪心算法是一种优化问题的解决方法,它每步选择当前状态下的最优解,最终希望通过局部最优的选择得到全局最优解。在本文中,我们将深入讲解Python中的贪心算法,包括...

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GREEDY ALGORITHMS

Ywrby

贪心算法(Greedy Algorithm)是一种常见的优化算法,用于解决一类最优化问题。在每一步选择中,贪心算法总是选择当前看起来最优的选择,而不考虑该选择会...

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GREEDY ALGORITHMS II

Ywrby

Dijkstra’s algorithm(迪杰斯特拉算法)是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。D...

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GREEDY ALGORITHMS II

Ywrby

Dijkstra’s algorithm(迪杰斯特拉算法)是一种用于求解单源最短路径问题的经典算法。该算法可以计算从单个起始节点到图中所有其他节点的最短路径。D...

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Q-learning算法 探索与利用平衡问题

double

Q-learning算法中,探索与利用是一个重要的平衡性问题。怎么在算法中平衡,今天第十一篇讨论:Q-learning算法探索与利用平衡问题

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正则表达式

matt

腾讯 · 后台开发 (已认证)

正则表达式(Regular Expression,简称Regex)是在一个主体字符串中从左到右匹配字符串时的一种样式。

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AAAI21 | Seq2Seq模型成为“复读机”的原因找到了?

godweiyang

华东师范大学 · 硕士研究生 (已认证)

经过学习,笔者发现该论文确实有不少可圈可点之处,值得一读。笔者对原论文中的分析过程做了一些精简、修正和推广,将结果记录成此文,供大家参考。此外,抛开问题背景不讲...

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Array - 334. Increasing Triplet Subsequence

ppxai

Given an unsorted array return whether an increasing subsequence of length 3 exi...

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什么是 Q-learning?

杨熹

它是强化学习中的一种 values-based 算法,最终是会学习出一个表格 Q-Table,例如在一个游戏中有下面5种状态和4种行为,则表格为:

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Xavier 初始化方法

刘笑江

在 Xavier Init 提出前,一般用 unsupervised pre-trainning 和 greedy layer-wise procedure 来...

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