本篇博客是LLM中的RoPE位置编码代码解析与RoPE的性质分析(一)的续集,若对RoPE的性质不了解(比如远程衰减性、周期性与频率特性),建议先看LLM中的RoPE位置编码代码解析与RoPE的性质分析(一) 如何增强使用RoPE的LLM的处理长文本的能力 我们继续定义模型的训练长度为 L t r a i n L_{train} Ltrain,模型的测试长度为 L t e s t L_
博文地址: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27234078 原文英文文档请参考链接:- Word2Vec Tutorial - The Skip-Gram Model - Word2Vec (Part 1): NLP With Deep Learning with Tensorflow (Skip-gram) 什么是Word2Vec和Embeddings?
原文地址:http://www.sohu.com/a/128794834_211120 自从 Google 的 Tomas Mikolov 在《Efficient Estimation of Word Representation in Vector Space》提出 Word2Vec,就成为了深度学习在自然语言处理中的基础部件。Word2Vec 的基本思想是把自然语言中的每一个词,表示
一、sed脚本定义 Vim 采用的是交互式文本编辑模式,可以用键盘命令来交互性地插入、删除或替换数据中的文本。 sed 命令不同,它采用的是流编辑模式,最明显的特点是,在 sed 处理数据之前,需要预先提供一组规则,sed 会按照此规则来编辑数据。 1、sed的特点 (1)sed 会根据脚本命令来处理文本文件中的数据,这些命令要么从命令行中输入,要么