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instructions training language feedback

通过提示大语言模型进行个性化推荐LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompting Large Language Models

论文原文地址：https://arxiv.org/abs/2307.15780 本文提出了一种提示LLM并使用其生成的内容增强推荐系统的输入的方法，提高了个性化推荐的效果。 ## LLM-Rec Prompting ![](https://img2023.cnblogs.com/blog/17994 ......
Recommendation Personalized Prompting Language 模型

Proj CDeepFuzz Paper Reading: Natural attack for pre-trained models of code

## Abstract 背景：目前大多数的adversarial attack method on pre-trained models of code忽略了perturbations should be natural to human judges(naturalness requirement ......
pre-trained CDeepFuzz Natural Reading trained

论文解读（MTEM）《Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classification》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Meta-Tsallis-Entropy Minimization: A New Self-Training Approach for Domain Adaptation on Text Classific ......
Meta-Tsallis-Entropy Classification Self-Training Minimization Adaptation

大模型时代的推荐系统Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs)

文章地址：https://arxiv.org/abs/2307.02046 笔记中的一些小实验中的模型都是基于GPT-3.5架构的ChatGPT模型。 本文主要讲述了比较具有代表性的方法利用LLM去学习user和item的表示，从预训练、微调和提示三个范式回顾了近期用于增强推荐系统的LLM先进技术， ......
Recommender Language 模型 Systems 时代

自然语言工具包（Natural Language Toolkit，简称NLTK） 简介

自然语言工具包（Natural Language Toolkit，简称NLTK）是一个广泛使用的Python库，用于处理和分析自然语言文本。它提供了各种工具和数据集，用于文本预处理、语言模型、词性标注、句法分析、语义分析、情感分析、文本分类等自然语言处理任务。 以下是NLTK的一些主要功能和特点： ......
自然语言 工具包 Language Natural Toolkit

print ("标签为" + str(train_set_y[:, index]) + ", 这是一个'" + classes[np.squeeze(train_set_y[:, index])].decode("utf-8") + "' 图片.")

这行代码使用 print 函数来输出一条信息。信息的内容是由多个字符串拼接而成的，其中包括 train_set_y 数组中指定索引处的值和 classes 数组中指定索引处的值。 首先，"标签为" 是一个字符串字面量。接下来，str(train_set_y[:, index]) 表示获取 train ......
quot train_set_y index train set

train_set_y_orig = train_set_y_orig.reshape((1, train_set_y_orig.shape[0]))

这行代码的作用是将 train_set_y_orig 数组重新调整为一个新的形状，并将其赋值回 train_set_y_orig 变量。 首先，train_set_y_orig.shape[0] 表示获取 train_set_y_orig 数组的第一维大小。接下来，(1, train_set_y_o ......
train_set_y_orig train orig set reshape

MySQL数据库：第十二章：（DDL）Data Define Language数据定义语言

回退至Mysql数据库理论与实战 #DDLData Define Language数据定义语言 关键字：create、alter、drop库的管理表的管理#一、库的管理#1、创建库#语法：create database [if not exists] 库名CREATE DATABASE IF NOT ......
数据 Language 语言 数据库 Define

train_dataset = h5py.File('datasets/train_catvnoncat.h5', "r")

这行代码的作用是使用 h5py 库中的 File 函数打开一个 HDF5 文件，并将其赋值给变量 train_dataset。 首先，'datasets/train_catvnoncat.h5' 是 HDF5 文件的路径。接下来，"r" 表示以只读模式打开该文件。最后，h5py.File() 函数打 ......
train quot train_catvnoncat train_dataset catvnoncat

train_set_x_orig = np.array(train_dataset["train_set_x"][:])

这行代码的作用是将 train_dataset 字典中的 "train_set_x" 键对应的值转换为一个 NumPy 数组，并将其赋值给变量 train_set_x_orig。 首先，train_dataset["train_set_x"] 表示从 train_dataset 字典中获取键为 "t ......
train train_set_x_orig quot train_dataset train_set_x

Proj CDeepFuzz Paper Reading: An Extensive Study on Pre-trained Models for Program Understanding and Generation

## Abstract ## 1. Intro ## 2. Background ### 2.1 Program Understanding and Generation Tasks ### 2.2 NL-PL Pre-Trained Models ![](https://img2023.cnblo ......
Understanding Pre-trained Generation CDeepFuzz Extensive

MySQL数据库：第十四章：（DML）Data Manipulation Language数据操纵语言

回退至Mysql数据库理论与实战 #DML语句 ★ Data Manipulation Language数据操纵语言关键字：insert 、update 、delete USE stu0906;CREATE TABLE stuinfo(id INT,stuname VARCHAR(20) NOT N ......
数据 Manipulation Language 语言 数据库

《Self-Alignment with Instruction Backtranslation》论文学习

一、Introduction 将大型语言模型（LLMs）对齐以执行指令遵循，通常需要在大量人工注释的指令样本或偏好样本上进行微调，或从更强大的模型中提炼输出。之前的研究都强调了人工注释数据质量的重要性。然而，使用具有这类质量的注释指令数据很难扩展，每种指令结构和风格的指令数据，往往只能用于某一类垂直 ......
Backtranslation Self-Alignment Instruction Alignment 论文

How Can Recommender Systems Benefit from Large Language Models: A Survey 阅读笔记

论文主要从LLM应用在推荐系统哪些部分以及LLM如何应用在推荐系统中，还讨论了目前LLM应用在RS中的一些问题。 ###Where? 推荐系统哪些部分哪里可以应用到大模型？文章中提到了特征工程、特征编码、评分/排序函数、推荐流程控制。 - LLM for Feature Engineering - ......
Recommender Language Benefit Systems 笔记

IDEA设置JAVA使用的编译语言Language level为8

设置这个为8 不然每次pom文件修改都会变更为5 pom.xml增加 <properties> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding> <java.version>8</java.version> </pr ......
编译语言 Language 语言 level IDEA

论文解读（PERL）《PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：PERL: Pivot-based Domain Adaptation for Pre-trained Deep Contextualized Embedding Models论文作者：Eyal Ben-D ......
PERL Contextualized Pivot-based Pre-trained Adaptation

This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.

This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations.To enable the following instructions: AVX2 FM ......
performance-critical instructions performance TensorFlow operations

How to choose your first programming language All In One

How to choose your first programming language All In One 如何选择你的第一门编程语言 ......
programming language choose first your

Training Your Own LoRAs

https://tfwol.github.io/text-generation-webui/Training-LoRAs.html#format-files text-generation-webui Training Your Own LoRAs The WebUI seeks to make t ......
Training LoRAs Your Own

精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径

# 精进语言模型：探索LLM Training微调与奖励模型技术的新途径 LLMs Trainer 是一个旨在帮助人们从零开始训练大模型的仓库，该仓库最早参考自 [Open-Llama](https://github.com/beichao1314/Open-Llama)，并在其基础上进行扩充。 有 ......
模型 Training 途径 语言 技术

Mixture-of-Domain-Adapters: Decoupling and Injecting Domain Knowledge to Pre-trained Language Mod...

### 1. Abstract 经过预训练的语言模型（PLM）表现出在通用领域理解文本的出色能力，同时在特定领域中表现不佳。**尽管在大型领域特定语料库上继续预训练是有效的，但调整领域上的所有参数是昂贵的**。在本文中，我们研究了是否可以通过只调整几个参数来有效地调整PLM。具体来说，我们将Tran ......
Domain Mixture-of-Domain-Adapters Pre-trained Decoupling Injecting

【论文阅读】Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译

Self-Alignment with Instruction Backtranslation自对齐与指令反翻译 摘要： 在当今的人工智能时代，语言模型的训练和优化已成为研究的热点。本文介绍了一种创新且可扩展的方法，通过为人编写的文本自动标注相应的指令，构建高质量的指令跟随语言模型。此研究的方法，被 ......
Backtranslation Self-Alignment 指令 Instruction Alignment

论文解读（UDALM）《UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：UDALM: Unsupervised Domain Adaptation through Language Modeling 论文作者：Constantinos Karouzos, Georgios Pa ......
UDALM Unsupervised Adaptation Language Modeling

the-c-programming-language-reading-notes

The C Programming Reading Notes Created: 2023-06-06T15:59+08:00 Published: 2023-08-16T12:14+08:00 Categories: C | ReadingNotes 我看的是第二版，解决了初学 C 语言和 OS ......
the-c-programming-language-readin programming language g-notes readin

论文解读（SentiX）《SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：SentiX: A Sentiment-Aware Pre-Trained Model for Cross-Domain Sentiment Analysis论文作者：Jie Zhou, Junfeng T ......
Sentiment SentiX Sentiment-Aware Cross-Domain Pre-Trained

CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

## CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2103.00020.pdf 代码链接：https://github.com/open ......
Transferable Supervision Learning Language Natural

LLMOps（Large Language Model Operations）简介

LLMOps是一个新兴领域，专注于管理大型语言模型的整个生命周期，包括数据管理、模型开发、部署和伦理等方面。Hugging Face、Humanloop和NVIDIA等公司正在引领这一领域的发展。 Hugging Face的Transformers库已成为构建和微调各种NLP任务的大型语言模型的首选 ......
Operations Language 简介 LLMOps Large

Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision

Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision 作者：Alec Radford *1 Jong Wook Kim *1 Chris Hallacy 1 Aditya Ramesh 1 Gabriel Goh ......
Transferable Supervision Learning Language Natural

制作catvsdog_path_dataset.tfrecords的代码 数据集制作完成路径为： E:\catanddog\train1\catvsdog_path_dataset.tfrecords

# -*- coding:utf-8 -*- -##PROJECT_NAME:081200#Name:01#Author:GG#Date:2023/8/12import tensorflow as tfimport osimport numpy as npimport cv2file_dir = " ......
catvsdog_path_dataset 集制作 tfrecords catvsdog dataset

论文解读（TAT）《 Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers》

Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：Transferable Adversarial Training: A General Approach to Adapting Deep Classifiers论文作者：Hong Liu, Mingsh ......
Transferable Adversarial Classifiers Adapting Approach
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