ChatGPT 核心思想 雖然我們難以用規(guī)則刻畫怎樣的回答才算“沒有偏見芳肌、基于客觀事實灵再、對用戶有幫助”，但我們?nèi)祟惸軌驅(qū)懗鲞@樣的回答庇勃，也能夠判斷...

策略梯度算法 假設(shè)一條馬爾科夫軌跡為 檬嘀，那么該軌跡發(fā)生的概率為： 不考慮折扣衰減，該軌跡獲得的收益為累計回報： 由于馬爾科夫鏈?zhǔn)遣蓸拥玫降脑鹑拢虼?..

1. 移動端的優(yōu)勢與難點 移動端OCR有兩種做法鸳兽，一種是在移動端本地進行 OCR 識別，只能對背景簡單的印刷體文字取得較好的效果罕拂，比如名片識別揍异，...

1. UIE 介紹 信息抽取（IE）是一個從文本到結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換過程爆班。常見的實體衷掷、關(guān)系、事件分別采取Span柿菩、Triplet戚嗅、Record形式的異構(gòu)...

Wide&Deep 網(wǎng)絡(luò) 推薦系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)之一，是同時解決 Memorization 和 Generalization枢舶。Wide & Deep...

1. 背景介紹 假設(shè)一個廣告分類的問題懦胞，根據(jù)用戶和廣告位相關(guān)的特征，預(yù)測用戶是否點擊了廣告凉泄。數(shù)據(jù)如下： clicked?CountryDayAd...

一躏尉、數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 1. 正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化 對于一個服從高斯分布的隨機變量，計算其均值和標(biāo)準(zhǔn)差后众≌兔樱“標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布”颅拦，就是取、正態(tài)分布給出的教藻，其概率密度函數(shù)...

發(fā)展脈絡(luò) Prompt 工程 通過描述角色技能距帅、任務(wù)關(guān)鍵詞、任務(wù)目標(biāo)及任務(wù)背景怖竭，告知大模型需要輸出的格式锥债，并調(diào)用大模型進行輸出陡蝇。如角色扮演（如摘...

1. 背景介紹 文本檢測分為基于回歸和基于分割兩種方法痊臭，DBNet 的原理是基于分割算法。對于一般分割算法流程：先通過網(wǎng)絡(luò)輸出文本分割的概率圖登夫，...