CS143编译原理的预测分析:Parsing中的关键算法 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/AbuHwUnb6ixRBAkvYBcc8qocnIc/a9带lookahead 的bottom-up 方法。 要点:. context-free grammar 很重要。关键概念要熟悉:terminal, non-terminal & productions。
带lookahead 的bottom-up 方法。 要点:. context-free grammar 很重要。关键概念要熟悉:terminal, non-terminal & productions。
在构建语言模型方面,传统上一个重大的挑战是,找出最有用的表示不同单词的方式,特别是因为许多单词的含义很大程度上取决于上下文。下一个词的预测方法使研究人员能够将其 ...
... 预测性。如果用户输入变化无常,缓存的效果可能会大打折扣。 本文可供各位读者 ... 借助缓存功能,LLMs 能够存储之前分析过的论文段落(如引言、实验方法等)。当 ...
在注意力头在词向量 · 之间传输信息后,前馈网络会“思考”每个词向量并尝试预测下一个词。在这个阶段,单词之间没有交换信息,前馈层会独立地分析每个单词。然而,前馈层可以访问 ...
2024年7月5日 ... 这种预先优化策略能够在不影响预测准确度的前提下,降低推理计算的延迟和成本。文章特别强调了注意力和线性算子在推理过程中的关键作用,并介绍了如 ...
2024年4月12日 ... 在科学研究和工程领域中,研究人员和工程师常常需要对大量数据进行复杂的数学处理,包括但不限于线性代数运算、傅里叶变换、统计数据分析等。代码解释器能够 ...
欢迎进入大型语言模型(LLMs) 及提示方法基本原理的迷人世界!在这开篇课程中,我们即将深入探索LLMs的真正内涵。先给个小提示:它们其实就是专门用来预测下一个词的高级机器。
多阶段方法多阶段方法将规划过程分解为不同的阶段,旨在改善LLM在复杂推理和问题解决任务中的性能。SwiftSage [105] 是一个受到双过程理论启发的框架,结合了行为克隆和引导 ...
下面我们来看一下,什么叫预测下一个Token。 通过这幅图示,我们可以理解到大语言模型的工作原理:它将输入与自身的输出结合,循环处理直至任务完成。这种方式让人们 ...
可解释性:KAN不仅能给出预测,还能解释预测的背后原理,揭示物理过程的数学方程。例如,KAN能够准确地表示某个函数,并以更具可解释性的方式连接数据点。 科学任务中 ...