《面向对象分析与设计》一3.6 用况模型与OOA模型

简介: 本节书摘来自华章出版社《面向对象分析与设计》一书中的第3章,第3.6节,作者 麻志毅,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看

3.6 用况模型与OOA模型

在本书中用况模型是OOA模型的一部分,是进一步实施OOA的基础,具体内容如图318所示。

用况模型进一步的OOA模型

image

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 并行计算
大模型开发:什么是Transformer架构及其重要性?
Transformer模型革新了NLP,以其高效的并行计算和自注意力机制解决了长距离依赖问题。从机器翻译到各种NLP任务,Transformer展现出卓越性能,其编码器-解码器结构结合自注意力层和前馈网络,实现高效训练。此架构已成为领域内重要里程碑。
227 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 人机交互
综合RLHF、DPO、KTO优势,统一对齐框架UNA来了
在大型语言模型(LLM)的预训练中,尽管模型已接触数万亿个标记,但仍可能生成不符合预期的响应。为解决这一问题,研究者提出了RLHF、DPO和KTO等对齐技术。然而,这些技术各有局限。为此,论文《UNA: Unifying Alignments of RLHF/PPO, DPO and KTO by a Generalized Implicit Reward Function》提出了一种新的统一对齐方法UNA。UNA通过引入广义隐式奖励函数,成功将RLHF/PPO、DPO和KTO统一起来,简化了训练过程,提高了模型的鲁棒性和性能。
99 15
|
6月前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶
大模型概念问题之谷歌的MUM模型是什么
大模型概念问题之谷歌的MUM模型是什么
|
7月前
|
存储 XML SQL
数据库建模之EAV模型
数据库建模之EAV模型
296 1
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
大模型开发:描述模型可解释性的重要性以及如何实现它。
模型可解释性在AI和机器学习中至关重要,尤其在金融风控等领域,它关乎信任、公平性和法规合规。通过建立信任、发现偏见、排查错误和满足法规要求,可解释性促进了模型的改进和社会接受度。研究者采用简单模型、局部和全局解释方法、模型可视化及原型/反例等策略提升模型透明度。这是一项结合算法、专业知识和伦理的跨学科挑战。
400 1
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计(1)
综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计
504 0
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
模型设计
模型设计流程
137 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
用语言模型学习表示蛋白质的功能特性
用语言模型学习表示蛋白质的功能特性
143 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计(2)
综述:使用语言模型进行可控的蛋白质设计
166 0
|
人工智能 自然语言处理 文字识别
一招入魂 | CLIPPO:利用Transformer建立多模态模型新范式!
一招入魂 | CLIPPO:利用Transformer建立多模态模型新范式!
269 0