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nanoGPT 自称是训练/调整中型 GPT 最简单、最快的资料库，目前仍在积极开发中，但文件 train.py在 OpenWebText 上重现了 GPT-2（在一个 8XA100 40GB 节点上训练了大约 4 天）。 因为代码非常简单，所以很容易根据你的需要进行修改、从头开始训练新的模型，或者对预训练的进行微调。 安装 依赖项： pytorch <3 numpy <3 pip install

Thx回答。

本章介绍 Java 的语言基础。

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本文向大家介绍语言模型相关面试题，主要包含被问及语言模型时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 语言模型的作用之一为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列。 目前使用kenlm（https://github.com/kpu/kenlm）训练bi-gram语言模型。bi-gram表示当前时刻的输出概率只与前一个时刻有关。即 P(X{n} | X{

语言模型（language model）是自然语言处理的重要技术。自然语言处理中最常见的数据是文本数据。我们可以把一段自然语言文本看作一段离散的时间序列。假设一段长度为$T$的文本中的词依次为$w_1, w_2, \ldots, w_T$，那么在离散的时间序列中，$w_t$（$1 \leq t \leq T$）可看作在时间步（time step）$t$的输出或标签。给定一个长度为$T$的词的序列$

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