66问答网
所有问题
当前搜索:
语言模型的缺点
什么是大
语言模型
?
答:
当前,国内AI大模型发展仍面临诸多困境。其中,较为突出的就是高质量数据集的匮乏,这极大阻碍了大模型效果提升。特别是专业的行业应用数据集,其获取难度更大,这导致大模型可使用的数据量受到限制,进而对大模型效果形成阻碍。景联文科技是大
语言模型
数据供应商,致力于为不同阶段的模型算法匹配高质量数据...
语言
大
模型有哪些
答:
1. BERT:BERT是一种基于Transformer的双向编码模型,由Google在2018年提出。它的核心思想是通过联合调节所有层中的上下文来预训练双向表示。BERT在各种自然语言处理任务中,如情感分析、问答和命名实体识别等,都取得了很好的性能。它采用了一种被称为“掩蔽
语言模型
”(Masked Language Model)的训练方法,...
如何评价 Racket 这门编程
语言
答:
缺点
:可读性不是很强;高阶函数 高阶函数至少满足下列一个条件:接受一个或多个函数作为输入;输出一个函数;微积分中的导数就是一个例子,映射一个函数到另一个函数。 在无类型 lambda 演算中,所有函数都是高阶的 。在函数式编程中,返回另一个函数的高阶函数被称为Curry化的函数。 Curry化即...
thinkphp
的缺点
答:
ThinkPHP的
优缺点
如下:1、高级
模型
:可以轻松支持序列化字段、文本字段、只读字段、延迟写入、乐观锁、数据分表等高级特性。2、视图模型:轻松动态地创建数据库视图,多表查询相对简单。3、关联模型:让你以出乎意料的简单、灵活的方式完成多表的关联操作。4、模板引擎:系统内建了一款卓越的基于XML的编译...
浅议海姆斯
语言
交际能力
模型
在外语教学及测试中的应用
答:
海姆斯的交际能力包括
语言
能力、社会语言学能力、话语能力和交际策略四个方面,这四个方面囊括了很多语言成分和语言微技能。因此,在外语教学和测试的研发过程中,海姆斯语言交际能力模型将会对外语教学和外语测试起到指导和参照的作用。同时,海姆斯语言交际能力
模型的
四个特征(语法性、可接受性、得体性和现实...
软件开发流程的瀑布
模型
主要包含哪些步骤
答:
5、测试:在产品通过测试并且被鉴定为符合需求的产品后,就会进入到安装阶段,这一阶段包括了在客户站点进行系统或产品的安装和使用。6、系统维护:此阶段发生在安装后,包括对整个系统或组件的修改,以更改属性或提高性能,这可能是由于客户需求的变化或系统使用中未涵盖
的缺陷
造成的。
在AI大
模型
翻译语境下,传神语联还有哪些优势?
答:
在AI大模型翻译语境下,传神语联可能具有以下一些优势:1. **上下文理解:** 传神语联使用大规模的
语言模型
,有能力更好地理解上下文,从而提高翻译的准确性和流畅度。2. **多语言支持:** 大型语言模型可以同时支持多种语言,使得传神语联能够进行更广泛的翻译服务。3. **专业领域翻译:** 传神语...
论文模版
答:
(背景、目标、方法、结果、结论、建议) \x09问题重述与分析 \x09问题假设 \x09符号说明 \x09模型建立与求解 \x09模型检验 \x09结果分析 \x09模型的进一步讨论 \x09
模型优缺点
优秀论文要点: 1.\x09
语言
精练、有逻辑性、书写有条理 2.\x09文字与图形相结合,使内容直观、清晰、明...
总结|对话系统中的自然
语言
生成技术(NLG)
答:
推荐型对话:通过兴趣匹配和内容排序,个性化推荐,增强用户参与度。NLG技术的演进历程包含多种策略:传统方法:如模板和树结构,奠定基础。计划式NLG:Sentence Plan、Reranker和Surface Realizer的整合,借助句法树实现更精细的生成。类别基
语言模型
(Class-Based LM):基于类别划分的语言建模,提高生成效率。
卷积神经网络的应用领域包括
答:
卷积神经网络应用领域包括如下:1、自然语言处理:CNN可以用于自然语言处理任务,例如文本分类、情感分析、
语言模型
等。通过将文本转换为矩阵形式,CNN可以学习文本中的特征并对其进行分类或生成。2、图像识别和处理:CNN在图像识别领域的表现已被广泛证实。例如,在MNIST手写数字识别任务中,CNN可以准确地区分和...
<涓婁竴椤
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜