200行python代码实现从Bigram模型到LLM
前言 上一篇文章 《从零开始200行python代码实现LLM》，实现了一个“诗词生成器”，从一个基于“概率统计”的实现开始，最后使用pytorch，实现了一个经典的Bigram模型。 在Bigram模型里，每一个字只和前一个字有关，尽管是这样，我们的babygpt_v1.py 也输出了“渐觉是路，故园春衫。”这种看起来比较通顺的语句。 本文继续从 b...
从零开始200行python代码实现LLM
前言 大语言模型（LLM）很火，讨论的文章铺天盖地，但对于没有机器学习背景的人来说，看多了只是粗浅了解了一堆概念，疑惑只增不减。 本文尝试从零开始，用python实现一个极简但完整的大语言模型，在过程中把各种概念“具象化”，让大家亲眼看到、亲手写出self-attention机制、transformer模型，亲自感受下训练、推理中会遇到的一些问题。 本...
【网安AIGC专题10.19】论文6（顶会ISSTA 2023）：提出新Java漏洞自动修复数据集：数据集 VJBench+大语言模型、APR技术+代码转换方法+LLM和DL-APR模型的挑战与机会
写在最前面本文为邹德清教授的《网络安全专题》课堂笔记系列的文章，本次专题主题为大模型。ISSTA 2023How Effective Are Neural Networks for Fixing Security Vulnerabilities评测现有的大模型和基于深度学习的自动补丁修复模型对Java漏洞修复能力的工作论文很长很系统，学姐读的很细节很深入摘要安全漏洞修复的两种方向（1）LLM，已....
刷新20项代码任务SOTA，Salesforce提出新型基础LLM系列编码器-解码器Code T5+
大型语言模型 (LLMs) 最近在代码层面的一系列下游任务中表现十分出彩。通过对大量基于代码的数据 (如 GitHub 公共数据) 进行预训练，LLM 可以学习丰富的上下文表征，这些表征可以迁移到各种与代码相关的下游任务。但是，许多现有的模型只能在一部分任务中表现良好，这可能是架构和预训练任务限制造成的。从架构的角度来看，现有的 LLMs 通常采用纯编码器或纯解码器的模型，这些模型通常只在一些理....
北大、西湖大学等开源「裁判大模型」PandaLM：三行代码全自动评估LLM，准确率达ChatGPT的94%
新智元报道 编辑：LRS【新智元导读】大模型谁强谁弱，用PandaLM比一比就知道了！ChatGPT发布后，自然语言处理领域的生态彻底发生了变化，很多之前无法完成的问题都可以利用ChatGPT解决。不过也带来了一个问题：大模型的性能都太强了，光靠肉眼很难评估各个模型的差异。比如用不同的基座模型和超参数训练了几版模型，从样例来看性能可能都差不多，无法完全量化两个模型之间的性....
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