干货| 日采100W新闻数据,如何实现新闻自动分类
◆非文本特征的向量化通常比较简单,如果需要输入模型进行计算,可以直接将数值化表示的特征拼接至文本特征向量;否则也可以不与文本特征向量进行整合,而是通过其他后续逻辑进行处理,例如按照时间进行分组等。03新闻分类在完成文本特征构建之后,分类任务就变得非常简单了,一般的做法可以是将特征向量传入一个简单的全连接-soft...
文档解析与向量化技术加速 RAG 应用落地
4.文本块长度(ChunkSize):文本块的长度应根据任务需求进行调整。如果处理的是信息密度较低的长文本,如小说,可能需要更长的文本块。而对于信息密度高、需要精确检索的内容,较短的文本块可能更合适。5.模型大小与推理成本:模型的大小直接影响推理的资源消耗和成本。在资源有限的情况下,需要在模型性能和资源消耗之间...
“Kimi概念”降温,长文本“担不起”大模型的下一步
1)对文本长度记忆非常死板,超过训练集最大长度就无法处理:Transformer为输入序列的每个token的位置都映射了一个固定长度的向量。这是一个绝对的位置信息,导致模型对文本长度的记忆非常死板。一旦你给了模型超出训练集最大长度的信息时,这些超出的位置他就定位不了,也就读取和理解不了。很可惜的是,根据SeviceNow的研...
长文本能力哪家强?四款AI大模型的横向测试
进而提高推理时的序列长度;二是实现长期记忆,通过设计显式记忆机制,克服上下文记忆的局限;三是改进位置编码,对现有编码方法进行优化,以实现上下文的外推;四是对上下文进行处理,通过额外的预处理和后处理手段,确保每次调用大型语言模型时,输入的文本始终符合最大长度要求。
「Kimi概念」降温,长文本「担不起」大模型的下一步
1)对文本长度记忆非常死板,超过训练集最大长度就无法处理:Transformer为输入序列的每个token的位置都映射了一个固定长度的向量。这是一个绝对的位置信息,导致模型对文本长度的记忆非常死板。一旦你给了模型超出训练集最大长度的信息时,这些超出的位置他就定位不了,也就读取和理解不了。很可惜的是,根据SeviceNow的研...
Sora首批使用者“揭秘”:爆火短片3人耗时两周,全靠人工后期
Sora所生成的视频片段,能以不同的时间长度进行渲染,如3秒、5秒、10秒、20秒,最长可达一分钟(www.e993.com)2024年10月17日。渲染时间会根据一天中的时间和云服务的需求而有所变化。帕特里克回忆说:“通常情况下,每次渲染大约需要10到20分钟。渲染的段落长度对实际渲染时间的影响并不太大。如果渲染的内容长度在3秒到20秒之间,实际所需的渲染时间...
Word页眉线长度怎么调节 Word修改页眉横线长短的方法【详解】
1、首先,打开一个word文档,我们发现word文档下面的内容宽度与页眉线并不一样长,很明显页眉线的长度比内容的宽度更短,如图所示。2、我们在页眉线位置进行双击,进入到页眉的编辑状态,如图所示。3、进入编辑状态后,点击菜单栏图示位置的页面布局选项。
人工智能这么聪明,为什么还不会阅读?
排名最靠前的答案,既与问题毫不关联,也不能提供任何信息:“不清楚静婉的老师是谁。”当我们再次对问题进行调整,将“背叛”改成“出卖”,形成“谁为了30个硬币出卖了自己的老师”,犹大的答案便从前20个结果中彻底消失了。这个系统比较适合处理文本序列精确匹配的问题,一旦问题脱离了这个范畴,系统就会一筹莫展。
这六大方法,如何让 Transformer 轻松应对高难度长文本序列?
1、段落循环标准transformer的上下文大小是固定的,要想处理长的输入需要将输入分成块(段落),并分别处理每个块(段落)。然而,这种方法存在一个限制:前面段落的信息不能流向当前的词例。这种段与段之间的独立性在某种程度上有益于高效地对段落进行批处理,但从长距离一致性的角度出发,这又变成了一个主要限制因素。
考场上必须注意哪些细节 你不能错过的考场19问
解答:提早15分钟进入考场,看一看教室四周,熟悉一下陌生的环境。坐在座位上,尽快进入角色;不再考虑成败、得失;调整一下迎战姿态:文具摆好,眼镜摘下擦一擦。把这些动作权当考前稳定情绪的“心灵体操”。提醒自己做到“四心”:一是保持“静心”;二是增强“信心”;三是做题“专心”;四是考试“细心”。