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token 都在tree 的叶结点上。一个例子。 Grammar & 输入token 如下. 构造的parse tree 如下. 完整实现. 概念定义. 辅助函数. 辅助函数 ...

数据分析. 衡量合成数据好坏，最简单直接办法就是SFT一把模型，比较训练后模型的效果。 MAGPIE方法 ... 预测，有害指令少于1%。写在最后. MAGPIE方法不用种子数据，不用 ...

Pipeline方法 · 基于词典：对query切分后，检查各个词是否在维护的自定义词表或挖掘积累的常见纠错pair中； · 基于语言模型：统计大规模语料的n-gram信息，频率小于一定阈值的即 ...

2024年2月19日 ... Z 从技术实现上分析了Sora 成功的部分原因，以及从商业和技术趋势上分析了OpenAI 能跑通全部技术栈的原因，并且尝试预测 ... 方法之一。要训练一个生成 ...

**Solution ** · **海量异构特征**：通过给定适当的**新特征空间， **将核心排序和检索任务转化为生成建模问题。 · **海量动态词表**：通过自回归建模、Transformers架构定制、 ...

2021年12月1日 ... 现在的数据挖掘类比赛中，模型和方法选择空间往往很小，同时存在不少自动机器学习框架（如AutoGulon、AutoSKLearn）会基于一定规则，自动构造特征，采用尽可能多 ...

一种用来提高弱分类算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。它的思想起源于Valiant提出的PAC ( Probably Approxi ...

1. 跑通机器学习方法Baseline ; 2. 尝试数据探索性分析与数据预处理的实验 ; 3. 尝试探索构造不同特征，比较特征重要性 ; 4. 提交任务二打卡，查看个人成绩排行榜 ...

2023年7月8日 ... 开篇 · 首先是最朴素的极大似然估计，虽然简单，但是要求有明确的参数化分布形式，在实际中往往不可得 · 接着介绍4种隐变量模型，包括VAE，GAN，Flow Model和 ...

还可以进一步用透视表和热力图来分析不同月份下的电价变化趋势，从中我们可以发现 ... 这启发我们除了构造月份特征，还能构造不同时期的指示变量特征（如1-5月、6 ...