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小伙伴们好,我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的作者,我也会在阿里云开发者社区记录机器学习过程中的点点滴滴和坑坑洼洼。后续会持续整理模型加速、模型部署、模型压缩、LLM、AI艺术等系列专题,敬请关注。
亲测Claude2的效果,长文档问答效果惊艳!
本文以实践的方式将OpenAI接口、ChatOpenAI接口、Prompt模板、Chain、Agent、Memory这几个LangChain核心模块串起来,从而希望能够让小伙伴们快速地了解LangChain的使用。
今天这篇小作文是LangChain实践专题的第2篇,简单介绍LangChain的用途及如何利用LangChain将ChatGPT和搜索引擎(Google)结合起来,从而实现一个极简的联网版ChatGPT。
本文作为LangChain专题的开篇,以长文档问答为例介绍如何使用LangChain。
本文将综合之前多篇文章搭建一个带评估功能的**端到端智能客服系统**。整体流程大致如下: 检查输入,看看用户输入的query是否能够通过审核API;抽取出商品和对应的类别;抽取出商品信息;模型根据商品信息回答用户问题;将模型的回复输入审核API对回复进行审核。
今天这篇小作文以智能客服场景为例,介绍如何通过将复杂任务拆分为一系列简单的子任务来链接多个Prompts
今天这篇小作文以数据库问答(Text2SQL)为例进一步介绍ChatGPT的函数调用。本文将介绍如何将模型生成的结果输入到自定义的函数中,并利用该功能实现数据库问答功能。
介绍如何用Tensorflow部署BERT模型,包括CPU版和GPU版
本文简要梳理知识图谱的前世今生及其分类
本系列博文尝试系统化地梳理概率图模型。本文以朴素贝叶斯和HMM为切入点尝试窥探概率图模型一二。
本文分别以TensorFlow版和Pytorch版对BERT的句子进行向量化
如何求Pandas中两个dataframe的交集和差集?
如何合并 pandas 两列数据?
pandas中对于值为list的数据,如果想要根据list的长度进行过滤,如何操作?
当DataFrame数据中一列的值需要根据某个字典批量映射为字典中的value,该如何操作?
如何获取list中Top K个值对应的索引?
介绍如何过滤掉list中被其他元素所包含的元素
主要介绍 pandas中2个nan值为何不同?
给定一个列表,找到其中最高频的元素?本文以代码的角度进行介绍。
本文主要介绍在pandas中对数据进行分组后,如何对相同组的数据进行其他字段的合并。类似场景:有2个字段,分别是文本内容和标签值。先根据文本内容进行分组,再对同一个组内的标签值进行合并,从而得到多标签值。
在做文本分类的时候,常常需要将标签转为one-hot的数值形式,本文主要从代码的角度介绍该操作。
介绍Pytorch中数据读取-Dataset、Dataloader 、TensorDataset 和 Sampler 的使用
构建一个大字典,并往其中增减元素,但是发现整体的内存消耗并没有因此而维持稳定状态,而是不断增加。本文尝试定位该问题,并解决。
介绍torch.nn.functional.cosine_similarity的使用
本文主要整理记录聚类算法指标,以供参考
在使用pandas过程由于文本中存在形如`,` 、`|` 等常规字符,所以需要自定义分隔符,特别是自定义由多个字符组成的分隔符。那么此时在使用 pandas.read_csv()的时候要如何设置?
在数据处理过程中常常会遇到重复的问题,这里简要介绍遇到过的数据重复问题及其如何根据具体的需求进行处理。
本文主要介绍字典内存释放及其浅拷贝和深拷贝之间的区别
如果pandas中某一列是字符串,想要统计该列字符串分词结果后各词出现的词频。
本文简要介绍如何使用 Triton 部署 BERT模型
有些场景在容器内部需要调用 `docker` 命令。为此,本文梳理2种可以在容器内部执行`docker`命令的方法。
本文介绍如何使用多进程的方式高效处理海量任务数据
python3中如何对二维数组求最大值
本文主要介绍如何以正确的方式下载 huggingface 上的模型
汇总Python读取文件过程中常见的一些问题及其解决方法
在 multi-class 分类任务中,如果使用 micro 类指标,那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是相等的。本文主要针对这个现象进行解释。
Lattice LSTM模型是基于词汇增强方法的中文NER的开篇之作。在该模型中,使用了字符信息和所有词序列信息,具体地,当我们通过词汇信息(词典)匹配一个句子时,可以获得一个类似Lattice的结构。这种方式可以避免因分词错误导致实体识别错误,在中文NER任务上有显著效果。
SoftLexicon是一种简单而有效的将词汇信息纳入字符表示的方法。这种方法避免设计复杂的序列建模结构,并且对于任何NER模型,它只需要细微地调整字符表示层来引入词典信息。在4个中文NER基准数据集上的实验结果表明,该方法的推理速度比现有SOTA方法快6.15倍,性能更好。
FLAT也是一种将词汇信息融入character-based模型的解决方案。有2个创新点(1)将lattice结构转为由spans组成的平铺结构,每个span可以是字符或者词及其在原始lattice结构中的位置;(2)基于Transformer设计了一种巧妙position encoding来充分利用lattice结构信息,从而无损地引入词汇信息。
汉字作为象形文字有其潜在的特殊字形信息,而这一点经常被忽视。FGN是一种将字形信息融入网络结构的中文NER方法。除了用一个新型CNN对字形信息进行编码外,该方法可以通过融合机制提取字符分布式表示和字形表示之间的交互信息。
MarkBERT 是一种考虑如何将词信息引入到模型的NER方案。MarkBERT基于字的模型,但巧妙地将词的边界信息融入模型,具体操作是将词之间插入边界marker。出现边界marker意味着前一个字符是词的尾部字符,而紧接着的字符是另一个词的起始字符。如此可以统一处理所有词,不存在词的OOV问题。
2022 AAAI论文《Unified Named Entity Recognition as Word-Word Relation Classification》介绍了一个统一NER的SOTA模型W2NER,该模型在14个包含**扁平实体、重叠实体和非连续**实体的数据集(8个英文 + 6个中文)上,均取得了**SOTA**的结果(F1指标)。W2NER将NER问题视为词词关系分类,为此引入两种词词关系:NNW(Next-Neighboring-Word)和 THW-\*(Tail-Head-Word-\*)。具体而言,构造一个 2D 的词词关系网格。
本次实验目的在于介绍如何使用ONNXRuntime加速BERT模型推理。实验中的任务是利用BERT抽取输入文本特征,至于BERT在下游任务(如文本分类、问答等)上如何加速推理,后续再介绍。
本文紧接之前的一篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取,继续介绍如何用ONNX+ONNXRuntime来加速BERT模型推理。
本文主要简要介绍Pytorch模型量化相关,并以ResNet18模型为例进行量化实践。
本文以 BERT-base 的为例,介绍2种常用的推理加速方案:ONNX 和 TorchScript,并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。
本文主要TorchScript的基本概念及其在 C++ 中的使用
天这篇文章以resnet18模型为例,对比Pytorch、ONNX、TorchScript、TensorRT模型格式在不同硬件(包括CPU和GPU)上的inference性能。
今天这篇小作文尝试以NLP领域中的常用模型BERT为例(仅将输入文本进行encode),综合评测包括Pytorch、ONNX、JIT、TensorRT和OpenVino在内这5种推理方案的性能。
介绍Python在具体任务中使用:如何根据mask list提取目标list中元素