Khởi động Amazon SageMaker là một trung tâm máy học (ML) cung cấp các thuật toán, mô hình và giải pháp ML. Với SageMaker JumpStart, các học viên ML có thể chọn từ danh sách ngày càng tăng về hiệu suất tốt nhất và có sẵn công khai mô hình nền tảng (FM) chẳng hạn như HOA, lạc đà không bướu 2, Chim ưng-40B, Khuếch tán ổn định, mởLLaMA, bánh flan-T5/SIÊU ÂM, hoặc FM từ Mạch lạc và Bật đèn lên.
Trong bài đăng này và sổ ghi chép đi kèm, chúng tôi trình bày cách triển khai mô hình nền tảng BloomZ 176B bằng cách sử dụng SDK đơn giản hóa SageMaker Python in Khởi động Amazon SageMaker làm điểm cuối và sử dụng nó cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau. Bạn cũng có thể truy cập các mô hình nền tảng thông qua Xưởng sản xuất Amazon SageMaker. Mô hình BloomZ 176B, một trong những mô hình có sẵn công khai lớn nhất, là mô hình được điều chỉnh theo hướng dẫn tiên tiến nhất, có thể thực hiện các nhiệm vụ NLP học vài lần và học không cần chụp trong ngữ cảnh khác nhau. Điều chỉnh hướng dẫn là một kỹ thuật liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ trên tập hợp các tác vụ NLP bằng hướng dẫn. Để tìm hiểu thêm về điều chỉnh hướng dẫn, hãy tham khảo Nhắc Zero-shot cho mô hình nền tảng Flan-T5 trong Amazon SageMaker JumpStart.
Zero-shot learning trong NLP cho phép LLM được đào tạo trước tạo ra phản hồi cho các nhiệm vụ mà nó chưa được đào tạo cụ thể. Trong kỹ thuật này, mô hình được cung cấp một văn bản đầu vào và lời nhắc mô tả đầu ra mong đợi từ mô hình bằng ngôn ngữ tự nhiên. Zero-shot learning được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ NLP, chẳng hạn như sau:
- Phân loại văn bản và tình cảm đa ngôn ngữ
- Câu hỏi và trả lời đa ngôn ngữ
- Tạo mã
- Viết lại đoạn văn
- Tóm tắt
- Suy luận thông thường và suy luận ngôn ngữ tự nhiên
- Câu trả lời câu hỏi
- Phân loại câu và tình cảm
- Tạo bài viết tưởng tượng dựa trên một tiêu đề
- Tóm tắt một tiêu đề dựa trên một bài viết
Học ít lần liên quan đến việc đào tạo một mô hình để thực hiện các nhiệm vụ mới bằng cách chỉ cung cấp một vài ví dụ. Điều này rất hữu ích khi dữ liệu được dán nhãn hạn chế có sẵn để đào tạo. Học ít chương trình được sử dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau, bao gồm:
- Tóm tắt văn bản
- Tạo mã
- Tên thực thể nhận dạng
- Câu trả lời câu hỏi
- Sửa ngữ pháp và chính tả
- Mô tả sản phẩm và khái quát
- Phân loại câu và tình cảm
- Chatbot và AI đàm thoại
- thế hệ Tweet
- Dịch máy
- phân loại ý định
Giới thiệu về hoa
Mô hình ngôn ngữ Đa ngôn ngữ truy cập mở (BLOOM) BigScience Khoa học mở lớn là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên biến áp. BLOOM là một LLM tự hồi quy được đào tạo để tiếp tục văn bản từ lời nhắc trên một lượng lớn dữ liệu văn bản bằng cách sử dụng tài nguyên tính toán quy mô công nghiệp. Như vậy, nó có thể xuất ra văn bản mạch lạc khó có thể phân biệt được với văn bản do con người viết. BLOOM cũng có thể được hướng dẫn để thực hiện các tác vụ văn bản mà nó chưa được đào tạo rõ ràng bằng cách sử dụng chúng làm tác vụ tạo văn bản.
Với 176 tỷ tham số, BLOOM có thể tạo văn bản bằng 46 ngôn ngữ tự nhiên và 13 ngôn ngữ lập trình. Đối với hầu hết tất cả chúng, chẳng hạn như tiếng Tây Ban Nha, tiếng Pháp và tiếng Ả Rập, BLOOM là mô hình ngôn ngữ đầu tiên với hơn 100 tỷ tham số từng được tạo. Các nhà nghiên cứu có thể tải xuống, chạy và nghiên cứu BLOOM để điều tra hiệu suất và hành vi của các LLM được phát triển gần đây cho đến các hoạt động nội bộ sâu sắc nhất của họ.
Tổng quan về giải pháp
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách sử dụng mô hình BloomZ 176B được điều chỉnh theo hướng dẫn hiện đại từ Ôm mặt để tạo văn bản. Bạn có thể sử dụng mô hình BloomZ 176B với tính năng học vài lần và học không lần nào cho nhiều nhiệm vụ NLP mà không cần tinh chỉnh mô hình. Không cần phải đào tạo một mô hình mới vì các mô hình như BloomZ 176B có một số lượng đáng kể các tham số để chúng có thể dễ dàng thích ứng với nhiều ngữ cảnh mà không cần phải đào tạo lại. Mô hình BloomZ 176B đã được đào tạo với một lượng lớn dữ liệu, giúp áp dụng cho nhiều nhiệm vụ có mục đích chung.
Mã cho tất cả các bước trong bản trình diễn này có sẵn trong phần sau máy tính xách tay.
điều chỉnh hướng dẫn
Quy mô và độ phức tạp của LLM đã bùng nổ trong vài năm qua. Các LLM đã chứng minh khả năng vượt trội trong việc học ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các phản ứng giống như con người. Nhiều LLM gần đây được tinh chỉnh bằng một kỹ thuật mạnh mẽ được gọi là điều chỉnh hướng dẫn, giúp mô hình thực hiện các tác vụ mới hoặc tạo phản hồi cho các lời nhắc mới mà không cần tinh chỉnh theo lời nhắc cụ thể. Một mô hình điều chỉnh theo hướng dẫn sử dụng hiểu biết của nó về các nhiệm vụ hoặc khái niệm liên quan để tạo dự đoán cho các lời nhắc mới. Vì kỹ thuật này không liên quan đến việc cập nhật trọng số mô hình nên nó tránh được quá trình tốn thời gian và tính toán tốn kém cần thiết để tinh chỉnh mô hình cho một nhiệm vụ mới, chưa từng thấy trước đây.
Điều chỉnh hướng dẫn liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ trên tập hợp các tác vụ NLP bằng cách sử dụng hướng dẫn. Trong kỹ thuật này, mô hình được đào tạo để thực hiện các tác vụ bằng cách làm theo các hướng dẫn bằng văn bản thay vì các bộ dữ liệu cụ thể cho từng tác vụ. Mô hình được tinh chỉnh với một tập hợp các ví dụ đầu vào và đầu ra cho mỗi tác vụ, cho phép mô hình khái quát hóa các tác vụ mới mà nó chưa được đào tạo rõ ràng miễn là các lời nhắc được cung cấp cho các tác vụ. Điều chỉnh hướng dẫn giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình, đồng thời hữu ích trong các trường hợp không có sẵn bộ dữ liệu lớn cho các tác vụ cụ thể.
Kỹ thuật nhanh chóng cho các tác vụ NLP không cần chụp và vài lần chụp trên các mô hình BLOOM
Kỹ thuật nhanh chóng liên quan đến việc tạo lời nhắc chất lượng cao để hướng dẫn mô hình hướng tới các phản hồi mong muốn. Lời nhắc cần được thiết kế dựa trên nhiệm vụ cụ thể và tập dữ liệu đang được sử dụng. Mục tiêu ở đây là cung cấp cho mô hình thông tin cần thiết để tạo phản hồi chất lượng cao đồng thời giảm thiểu nhiễu. Điều này có thể liên quan đến từ khóa, ngữ cảnh bổ sung, câu hỏi, v.v.
Một lời nhắc được thiết kế tốt có thể làm cho mô hình trở nên sáng tạo và khái quát hơn để nó có thể dễ dàng thích ứng với các nhiệm vụ mới. Lời nhắc cũng có thể giúp kết hợp kiến thức miền vào các nhiệm vụ cụ thể và cải thiện khả năng diễn giải. Kỹ thuật nhanh chóng có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các mô hình học tập không bắn và vài lần. Tạo lời nhắc chất lượng cao đòi hỏi phải xem xét cẩn thận nhiệm vụ hiện tại, cũng như hiểu biết sâu sắc về các điểm mạnh và hạn chế của mô hình.
Trong bảng sau đây, mô hình BloomZ 176B được sử dụng để tạo phản hồi cho các nhiệm vụ NLP không có lần bắn và ít lần khác nhau. Cột đầu tiên hiển thị tác vụ, cột thứ hai chứa lời nhắc được cung cấp cho mô hình (trong đó văn bản mẫu được in đậm và văn bản không in đậm là đầu vào ví dụ) và cột thứ ba là phản hồi từ mô hình khi được truy vấn theo lời nhắc
Đối với tất cả các tác vụ sau, chúng tôi đặt siêu tham số là 600 thành max_length
, num_return_sequences
, top_k
là 250, top_p
là 0.95 và không lấy mẫu.
Nhiệm vụ | Đầu vào nhanh chóng | Đầu ra |
Nhiệm vụ học tập Zero-shot | ||
Phân loại văn bản hoặc tình cảm đa ngôn ngữ (tiếng Trung sang tiếng Anh) | Bạn có thể làm được điều đó.彪炳史册。Bạn sẽ đánh giá đánh giá trước đó là tích cực, trung lập hay tiêu cực? | tích cực |
Trả lời câu hỏi đa ngôn ngữ (tiếng Anh sang tiếng Trung) | Giải thích cho tôi bằng tiếng Trung phồn thể lan truyền ngược là gì | 梯度反向传播算法是一种机器学习算法,用于训练人工神经网络。该算法使用梯度下降最小化损失函数。 |
Tạo mã | Viết thư cho cây tìm kiếm nhị phân với Độ phức tạp tính toán O(log(n)). {code_start} |
def nhị phân_search(a, x): thấp = 0 cao = len(a) – 1 trong khi thấp <= cao: trung bình = (thấp + cao) // 2 nếu a[giữa] < x: thấp = trung bình + 1 elif a[giữa] > x: cao = trung bình – 1 khác: trở về giữa trả về -1′ ... khác: trở về giữa trở lại thấp' Đầu ra bị cắt ngắn |
viết lại đoạn văn | Amazon Web Services (AWS) đã công bố chín bản cập nhật mới quan trọng cho nền tảng máy học dựa trên đám mây của mình, SageMaker. SageMaker nhằm mục đích cung cấp một dịch vụ máy học có thể được sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng. Trong hội nghị re:Invent năm nay, AWS đã đưa ra một số thông báo để cải thiện hơn nữa khả năng của SageMaker.nnLàm thế nào bạn sẽ viết lại ngắn gọn bằng tiếng Anh?,Amazon Web Services (AWS) đã công bố chín bản cập nhật mới quan trọng cho nền tảng máy học dựa trên đám mây của mình, SageMaker. SageMaker nhằm mục đích cung cấp một dịch vụ máy học có thể được sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng. Trong hội nghị re:Invent năm nay, AWS đã đưa ra một số thông báo để cải thiện hơn nữa khả năng của SageMaker. NCâu trên rất phức tạp. Vui lòng cung cấp cho tôi một phiên bản đồng nghĩa đơn giản bao gồm nhiều câu: |
Amazon SageMaker được cập nhật lớn Amazon Web Services (AWS) đã công bố chín bản cập nhật mới quan trọng cho nền tảng máy học dựa trên đám mây của mình, SageMaker. SageMaker nhằm mục đích cung cấp một dịch vụ học máy có thể được sử dụng để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML cho hầu hết mọi trường hợp sử dụng |
Tóm tắt | Amazon Comprehend sử dụng quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin chi tiết về nội dung của tài liệu. Nó phát triển những hiểu biết sâu sắc bằng cách nhận ra các thực thể, cụm từ khóa, ngôn ngữ, tình cảm và các yếu tố phổ biến khác trong tài liệu. Sử dụng Amazon Comprehend để tạo sản phẩm mới dựa trên sự hiểu biết về cấu trúc của tài liệu. Ví dụ: sử dụng Amazon Comprehend, bạn có thể tìm kiếm các nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để biết các đề cập về sản phẩm hoặc quét toàn bộ kho lưu trữ tài liệu để tìm các cụm từ khóa. Bạn có thể truy cập khả năng phân tích tài liệu của Amazon Comprehend bằng bảng điều khiển Amazon Comprehend hoặc sử dụng API Amazon Comprehend. Bạn có thể chạy phân tích thời gian thực cho các khối lượng công việc nhỏ hoặc bạn có thể bắt đầu các công việc phân tích không đồng bộ cho các tập tài liệu lớn. Bạn có thể sử dụng các mô hình đào tạo trước mà Amazon Comprehend cung cấp hoặc bạn có thể đào tạo các mô hình tùy chỉnh của riêng mình để phân loại và nhận dạng thực thể. Tất cả các tính năng của Amazon Comprehend đều chấp nhận tài liệu văn bản UTF-8 làm đầu vào. Ngoài ra, phân loại tùy chỉnh và nhận dạng thực thể tùy chỉnh chấp nhận tệp hình ảnh, tệp PDF và tệp Word làm đầu vào. Amazon Comprehend có thể kiểm tra và phân tích tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ, tùy thuộc vào tính năng cụ thể. Để biết thêm thông tin, hãy xem Ngôn ngữ được hỗ trợ trong Amazon Comprehend. Khả năng ngôn ngữ chiếm ưu thế của Amazon Comprehend có thể kiểm tra tài liệu và xác định ngôn ngữ chính để có nhiều lựa chọn ngôn ngữ hơn.nn===nViết một đoạn tóm tắt của văn bản trước bằng tiếng Anh: |
Amazon Comprehend sử dụng quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trích xuất thông tin chi tiết về nội dung của tài liệu. Nó phát triển những hiểu biết sâu sắc bằng cách nhận ra các thực thể, cụm từ khóa, ngôn ngữ, tình cảm và các yếu tố phổ biến khác trong tài liệu. Sử dụng Amazon Comprehend để tạo sản phẩm mới dựa trên sự hiểu biết về cấu trúc của tài liệu. Ví dụ: sử dụng Amazon Comprehend, bạn có thể tìm kiếm các nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để biết các đề cập về sản phẩm hoặc quét toàn bộ kho lưu trữ tài liệu để tìm các cụm từ khóa. Bạn có thể truy cập khả năng phân tích tài liệu của Amazon Comprehend bằng bảng điều khiển Amazon Comprehend hoặc sử dụng API Amazon Comprehend. Bạn có thể chạy phân tích thời gian thực cho các khối lượng công việc nhỏ hoặc bạn có thể bắt đầu các công việc phân tích không đồng bộ cho các tập tài liệu lớn. Bạn có thể sử dụng các mô hình đào tạo trước mà Amazon Comprehend cung cấp hoặc bạn có thể đào tạo các mô hình tùy chỉnh của riêng mình để phân loại và nhận dạng thực thể. Tất cả các tính năng của Amazon Comprehend đều chấp nhận tài liệu văn bản UTF-8 làm đầu vào. Ngoài ra, phân loại tùy chỉnh và nhận dạng thực thể tùy chỉnh chấp nhận tệp hình ảnh, tệp PDF và tệp Word làm đầu vào. Amazon Comprehend có thể kiểm tra và phân tích tài liệu bằng nhiều ngôn ngữ, tùy thuộc vào tính năng cụ thể. Để biết thêm thông tin, hãy xem Ngôn ngữ được hỗ trợ trong Amazon Comprehend. Khả năng ngôn ngữ chiếm ưu thế của Amazon Comprehend có thể kiểm tra tài liệu và xác định ngôn ngữ chính để có nhiều lựa chọn ngôn ngữ hơn. |
Suy luận thông thường và suy luận ngôn ngữ tự nhiên | Cho rằng Cúp bóng đá thế giới đã khai mạc tại Los Angeles, Hoa Kỳ. Nó có làm theo điều đó không Cúp thế giới diễn ra tại Hoa Kỳ. Có hay không?, Cúp bóng đá thế giới đã khai mạc tại Los Angeles, Hoa Kỳ. Chỉ sử dụng mô tả ở trên và những gì bạn biết về thế giới, là “Cúp thế giới diễn ra tại Hoa Kỳ” chắc chắn đúng? Có hay không?, |
Có |
Câu trả lời câu hỏi | câu hỏi: các tính năng chính của Kindle mới là gì?nnBối cảnh: Kindle mới nhất và sáng tạo nhất cho phép bạn ghi chú trên hàng triệu cuốn sách và tài liệu, viết danh sách và nhật ký, v.v. Đối với những độc giả luôn ước mình có thể viết sách điện tử, Kindle mới của Amazon cho phép họ làm điều đó. Kindle Scribe là Kindle đầu tiên để đọc và viết và cho phép người dùng bổ sung sách và tài liệu của họ bằng các ghi chú, danh sách, v.v. Sau đây là mọi thứ bạn cần biết về Kindle Scribe, bao gồm các câu hỏi thường gặp. Kindle Scribe giúp bạn dễ dàng đọc và viết như trên giấy Kindle Scribe có màn hình 10.2 inch, không chói (lớn nhất trong số các thiết bị Kindle), độ phân giải 300 ppi sắc nét và 35 đèn LED phía trước tự động điều chỉnh theo môi trường của bạn. Cá nhân hóa hơn nữa trải nghiệm của bạn với ánh sáng ấm có thể điều chỉnh, kích thước phông chữ, khoảng cách dòng, v.v. Nó đi kèm với sự lựa chọn của bạn về Bút cơ bản hoặc Bút cao cấp mà bạn sử dụng để viết trên màn hình giống như viết trên giấy. Chúng cũng gắn từ tính vào Kindle của bạn và không bao giờ cần phải sạc. Premium Pen bao gồm một cục tẩy chuyên dụng và một nút tắt có thể tùy chỉnh. Kindle Scribe có nhiều tùy chọn lưu trữ nhất trong tất cả các thiết bị Kindle: chọn từ 8 GB, 16 GB hoặc 32 GB để phù hợp với mức độ đọc và viết của bạn. nnTrả lời |
ghi chú trên hàng triệu cuốn sách và tài liệu, viết danh sách và tạp chí, v.v. |
Phân loại câu và tình cảm | Đánh giá:nMoive này quá tuyệt vời và một lần nữa làm chúng ta lóa mắt và thích thúnCâu đánh giá phim này là tiêu cực hay tích cực?nTÙY CHỌN:n-dương n-âm | Tích cực |
Tạo bài viết tưởng tượng dựa trên tiêu đề | Chức vụ: “Trường đại học sắp có cơ sở mới”nVới tiêu đề trên của một bài báo tưởng tượng, hãy tưởng tượng bài báo đó.n””” |
Dự án trị giá 1.2 triệu bảng sẽ chứng kiến việc thành lập một trung tâm giảng dạy và học tập mới tại Đại học Highlands and Islands (UHI) ở Inverness. Nó sẽ được xây dựng trên địa điểm của Trường Cao đẳng Thương mại Inverness trước đây. UHI cho biết cơ sở mới sẽ được sử dụng cho việc dạy và học, cũng như hỗ trợ và quản lý sinh viên. Trường đại học cho biết nó cũng sẽ được sử dụng cho các hội nghị và sự kiện. Tòa nhà mới sẽ được xây dựng trên địa điểm của Trường Cao đẳng Thương mại Inverness trước đây Trường đại học cho biết tòa nhà mới sẽ được xây dựng trên địa điểm của Trường Cao đẳng Thương mại Inverness trước đây, đã đóng cửa vào năm 2013. Nó cho biết cơ sở mới sẽ được sử dụng cho việc giảng dạy và học tập, cũng như hỗ trợ và quản lý sinh viên. Nó cũng sẽ được sử dụng cho các hội nghị và sự kiện. UHI cho biết cơ sở mới sẽ được xây dựng trên địa điểm của Trường Cao đẳng Thương mại Inverness trước đây Trường đại học cho biết tòa nhà mới sẽ được xây dựng trên địa điểm của Trường Cao đẳng Thương mại Inverness trước đây, đã đóng cửa vào năm 2013. Nó cho biết cơ sở mới sẽ được sử dụng cho việc giảng dạy và học tập, cũng như hỗ trợ và quản lý sinh viên. UHI cho biết cơ sở mới sẽ được xây dựng trên địa điểm của Inverness trước đây… |
Tóm tắt một tiêu đề dựa trên bài viết | 'Chiếc Kindle mới nhất và cải tiến nhất cho phép bạn ghi chú trên hàng triệu cuốn sách và tài liệu, viết danh sách và nhật ký, v.v. Đối với những độc giả luôn ước mình có thể viết sách điện tử, Kindle mới của Amazon cho phép họ làm điều đó. Kindle Scribe là Kindle đầu tiên để đọc và viết và cho phép người dùng bổ sung sách và tài liệu của họ bằng các ghi chú, danh sách, v.v. Sau đây là mọi thứ bạn cần biết về Kindle Scribe, bao gồm các câu hỏi thường gặp. Kindle Scribe giúp bạn dễ dàng đọc và viết như trên giấy Kindle Scribe có màn hình 10.2 inch, không chói (lớn nhất trong số các thiết bị Kindle), độ phân giải 300 ppi sắc nét và 35 đèn LED phía trước tự động điều chỉnh theo môi trường của bạn. Cá nhân hóa hơn nữa trải nghiệm của bạn với ánh sáng ấm có thể điều chỉnh, kích thước phông chữ, khoảng cách dòng, v.v. Nó đi kèm với sự lựa chọn của bạn về Bút cơ bản hoặc Bút cao cấp mà bạn sử dụng để viết trên màn hình giống như viết trên giấy. Chúng cũng gắn từ tính vào Kindle của bạn và không bao giờ cần phải sạc. Premium Pen bao gồm một cục tẩy chuyên dụng và một nút tắt có thể tùy chỉnh. Kindle Scribe có nhiều tùy chọn lưu trữ nhất trong tất cả các thiết bị Kindle: chọn từ 8 GB, 16 GB hoặc 32 GB để phù hợp với mức độ đọc và viết của bạn. nn nnHãy cho tôi một tiêu đề tốt cho bài viết trên. |
Kindle Scribe của Amazon: Mọi thứ bạn cần biết |
Nhiệm vụ học tập ngắn gọn | ||
Tóm tắt | [Bản gốc]: Các nhà khoa học của Amazon, phối hợp với các nhà nghiên cứu từ Đại học Sheffield, đang lần đầu tiên cung cấp công khai bộ dữ liệu xác minh và trích xuất thực tế quy mô lớn. Bộ dữ liệu, bao gồm hơn 185,000 tuyên bố được chứng minh bằng chứng, đang được cung cấp để hy vọng xúc tác cho nghiên cứu và phát triển nhằm giải quyết các vấn đề trích xuất và xác minh thực tế trong các ứng dụng phần mềm hoặc dịch vụ dựa trên đám mây thực hiện trích xuất thông tin tự động. [Tóm tắt]: Các nhà nghiên cứu của Đại học và Amazon cung cấp công khai bộ dữ liệu trích xuất và xác minh thực tế. # # # [Original]: Các thành viên Prime ở Hoa Kỳ thậm chí còn có thể được giao nhiều hơn đến tận nhà với tư cách thành viên Prime. Giờ đây, các thành viên có thể tận hưởng miễn phí một năm Grubhub+ trị giá 9.99 USD mỗi tháng—mà không phải trả thêm phí cho tư cách thành viên Prime của họ. Để kích hoạt thỏa thuận này, hãy truy cập amazon.com/grubhub. Ưu đãi mới này bao gồm phí giao đồ ăn không giới hạn, 0 đô la cho các đơn hàng trên 12 đô la cũng như các đặc quyền dành riêng cho thành viên Grubhub+ và các phần thưởng như đồ ăn miễn phí và giảm giá đơn hàng. Ngoài ra, thực khách có thể “vừa ăn vừa làm” bằng cách chọn tham gia chương trình Donate the Change của Grubhub, một sáng kiến quyên góp phù hợp đã huy động được hơn 25 triệu đô la chỉ riêng trong năm 2021, mang lại lợi ích cho hơn 20 tổ chức từ thiện trên toàn quốc. [Tóm tắt]: Các thành viên Prime ở Hoa Kỳ có thể tận hưởng một năm Grubhub+ miễn phí mà không tính phí giao đồ ăn đối với các đơn đặt hàng đủ điều kiện. # # # [Bản gốc]: Các nhà khoa học của Amazon, phối hợp với các nhà nghiên cứu từ Đại học Sheffield, đang lần đầu tiên cung cấp công khai bộ dữ liệu xác minh và trích xuất thực tế quy mô lớn. Bộ dữ liệu, bao gồm hơn 185,000 tuyên bố được chứng minh bằng chứng, đang được cung cấp để hy vọng xúc tác cho nghiên cứu và phát triển nhằm giải quyết các vấn đề trích xuất và xác minh thực tế trong các ứng dụng phần mềm hoặc dịch vụ dựa trên đám mây thực hiện trích xuất thông tin tự động. [Bản tóm tắt]: |
[Bản tóm tắt]: Các nhà nghiên cứu của Đại học và Amazon cung cấp công khai bộ dữ liệu trích xuất và xác minh thực tế. |
Tạo mã | mô tả: một nút màu cam cho biết dừng mã: Dừng lại # # # mô tả: một hộp màu xanh chứa các vòng tròn màu vàng có viền đỏ mã số: # # # mô tả: một dòng tiêu đề nói Chào mừng đến với AI mã: |
mã số: Chào mừng đến với AI ' |
Tên thực thể nhận dạng | [Văn bản]: Fred là một doanh nhân nối tiếp. Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Platform.sh, trước đây anh ấy đã đồng sáng lập Commerce Guys, nhà cung cấp dịch vụ thương mại điện tử Drupal hàng đầu. Nhiệm vụ của anh ấy là đảm bảo rằng khi chúng tôi tiếp tục hành trình đầy tham vọng nhằm biến đổi sâu sắc cách sử dụng và cảm nhận điện toán đám mây, chúng tôi sẽ giữ vững lập trường của mình để tiếp tục đà tăng trưởng nhanh chóng mà chúng tôi đã đạt được cho đến bây giờ. [Tên]: Fred [Vị trí]: Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành [Công ty]: Platform.sh # # # [Văn bản]: Microsoft (từ là từ ghép của “phần mềm máy vi tính”) được Bill Gates thành lập vào ngày 4 tháng 1975 năm 8800, để phát triển và bán bộ thông dịch BASIC cho Altair 2000. Steve Ballmer thay thế Gates làm Giám đốc điều hành vào năm XNUMX, và sau đó đã hình dung ra một chiến lược “thiết bị và dịch vụ”. [Tên]: Steve Ballmer [Chức vụ]: Giám đốc điều hành [Công ty]: Microsoft # # # [Văn bản]: Franck Riboud sinh ngày 7 tháng 1955 năm XNUMX tại Lyon. Anh ấy là con trai của Antoine Riboud, Giám đốc điều hành tiền nhiệm, người đã biến Tập đoàn BSN, nhà sản xuất thủy tinh châu Âu trước đây thành một công ty hàng đầu trong ngành thực phẩm. Anh ấy là Giám đốc điều hành tại Danone. [Tên]: Franck Riboud [Chức vụ]: Giám đốc điều hành [Công ty]: Danone # # # [Văn bản]: David Melvin là chuyên gia đầu tư và dịch vụ tài chính tại CITIC CLSA với hơn 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng đầu tư và vốn cổ phần tư nhân. Ông hiện là Cố vấn cấp cao của CITIC CLSA. |
[Tên]: Fred [Vị trí]: Đồng sáng lập và Giám đốc điều hành [Công ty]: Platform.sh |
Câu trả lời câu hỏi | Bối cảnh: NLP Cloud được thành lập vào năm 2021 khi nhóm nhận ra rằng không có cách nào dễ dàng để tận dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách đáng tin cậy trong sản xuất. Câu hỏi: NLP Cloud được thành lập khi nào? Trả lời: 2021 # # # Bối cảnh: NLP Cloud đã phát triển API của họ vào giữa năm 2020 và họ đã thêm nhiều mô hình nguồn mở được đào tạo trước kể từ đó. Câu hỏi: NLP Cloud đã phát triển cái gì? Trả lời:API # # # Bối cảnh: Tất cả các kế hoạch có thể bị dừng bất cứ lúc nào. Bạn chỉ trả tiền cho thời gian bạn sử dụng dịch vụ. Trong trường hợp hạ cấp, bạn sẽ được giảm giá cho hóa đơn tiếp theo. Câu hỏi: Khi nào kế hoạch có thể bị dừng lại? Trả lời: Bất cứ lúc nào # # # Bối cảnh: Thách thức chính với GPT-J là mức tiêu thụ bộ nhớ. Nên sử dụng gói GPU. Câu hỏi: Gói nào được đề xuất cho GPT-J? Trả lời:""" |
Trả lời: Gói GPU' |
Sửa ngữ pháp và chính tả | Tôi thích đi đến bãi biển. Đính chính: Tôi thích đi biển. # # # Hãy để tôi có nó! Sửa lại: Để tôi lấy! # # # Nó có quá nhiều nhược điểm. Sửa chữa: Nó có quá nhiều nhược điểm. # # # tôi không muốn đi Điều chỉnh: |
Sửa lại: Tôi không muốn đi |
Mô tả sản phẩm và khái quát | Tạo mô tả sản phẩm từ các từ khóa. Từ khóa: giày, phụ nữ, $59 Câu: Đôi giày đẹp cho phụ nữ với giá $59. # # # Từ khóa: quần dài, đàn ông, $69 Câu: Quần dài hiện đại dành cho nam giới, chỉ với $69. # # # Từ khóa: găng tay, mùa đông, $19 Câu: Găng tay cực kỳ nóng cho mùa đông lạnh giá, giá 19 đô la. # # # Từ khóa: áo phông, đàn ông, $39 Kết án: |
Câu: Áo phông mát mẻ dành cho nam, chỉ với $39. |
Phân loại câu và tình cảm | Thông điệp: Khi phi thuyền đáp xuống sao Hỏa, cả nhân loại phấn khích Chủ đề: không gian # # # Thông điệp: Tôi thích chơi quần vợt và gôn. Tôi đang tập hai lần một tuần. Chủ đề: thể thao # # # Thông điệp: Quản lý một nhóm nhân viên bán hàng là một công việc khó khăn nhưng bổ ích. Chủ đề: kinh doanh # # # Tin nhắn: Tôi đang cố nấu gà với cà chua. Chủ đề: |
chủ đề: thực phẩm |
Chatbot và AI đàm thoại | Đây là cuộc thảo luận giữa [con người] và [người máy]. [Robot] rất tốt và đồng cảm. [con người]: Xin chào, rất vui được gặp bạn. [người máy]: Rất vui được gặp bạn. # # # [con người]: Hôm nay thế nào? [người máy]: Không tệ lắm, cảm ơn! Còn bạn thì sao? # # # [con người]: Tôi ổn, nhưng tôi hơi buồn… [người máy]: Ồ? Lý do tại sao mà? # # # [con người]: Tôi bị cúm [người máy]: |
[người máy]: Ồ không, tôi rất tiếc khi nghe điều đó! |
thế hệ Tweet | từ khóa: thị trường tweet: Nhận phản hồi từ thiên nhiên và thị trường, không phải từ con người # # # từ khóa: trẻ em tweet: Có lẽ chúng ta chết để có thể trở lại như những đứa trẻ. # # # từ khóa: khởi nghiệp tweet: Các công ty khởi nghiệp không nên lo lắng về cách dập lửa, họ nên lo lắng về cách bắt đầu chúng. # # # từ khóa: nlp tiếng riu ríu: |
tweet: NLP là một công cụ, không phải là mục tiêu. |
Dịch máy | Ôm mặt một cuộc cách mạng của NLP. Bản dịch: Ôm mặt cách mạng hóa NLP. # # # Cela est không thể chấp nhận được! Bản dịch: Điều này thật không thể tin được! # # # Désolé je ne peux pas. Dịch: Xin lỗi nhưng tôi không thể. # # # NLP Cloud cho phép người triển khai NLP trong cơ sở sản xuất. Dịch: |
Bản dịch: NLP Cloud giúp dễ dàng triển khai NLP trong sản xuất. |
phân loại ý định | Tôi muốn bắt đầu viết mã vào ngày mai vì nó có vẻ rất thú vị! Mục đích: bắt đầu mã hóa # # # Cho tôi xem những hình ảnh cuối cùng mà bạn có xin vui lòng. Mục đích: hiển thị hình ảnh # # # Tìm kiếm tất cả các tập tin này càng nhanh càng tốt. Mục đích: tìm kiếm tập tin # # # Bạn có thể vui lòng dạy tôi tiếng Trung vào tuần tới không? Ý định: |
Ý định: dạy tôi tiếng Trung |
Truy cập mô hình điều chỉnh hướng dẫn BloomZ 176B trong SageMaker
SageMaker JumpStart cung cấp hai cách để bắt đầu sử dụng các mô hình Bloom được điều chỉnh theo hướng dẫn này: Xưởng sản xuất Amazon SageMaker và SDK SageMaker. Các phần sau đây minh họa giao diện của từng tùy chọn này và cách truy cập chúng.
Truy cập mô hình bằng SageMaker JumpStart SDK được đơn giản hóa
Sản phẩm SageMaker JumpStart SDK được đơn giản hóa tạo điều kiện đào tạo và triển khai các mô hình SageMaker JumpStart tích hợp với một vài dòng mã. Điều này cho phép bạn truy cập vào toàn bộ thư viện các mô hình SageMaker JumpStart, bao gồm các mô hình nền tảng và mô hình tạo hình ảnh mới nhất mà không phải cung cấp bất kỳ đầu vào nào ngoài ID mô hình.
Bạn có thể tận dụng các giá trị mặc định dành riêng cho mô hình mà chúng tôi cung cấp để chỉ định cấu hình, chẳng hạn như hình ảnh Docker, loại phiên bản ML, vị trí phần mềm tạo mô hình và siêu tham số, trong số các trường khác. Các thuộc tính này chỉ là giá trị mặc định; bạn có thể ghi đè chúng và duy trì quyền kiểm soát chi tiết đối với các mô hình AWS mà bạn tạo. Do những thay đổi này, nỗ lực viết quy trình công việc Python để triển khai và đào tạo các mô hình SageMaker JumpStart đã giảm bớt, cho phép bạn dành nhiều thời gian hơn cho các nhiệm vụ quan trọng. Tính năng này khả dụng ở tất cả các Khu vực hỗ trợ JumpStart và có thể được truy cập bằng SDK Python của SageMaker phiên bản 2.154.0 trở lên.
Bạn có thể triển khai một điểm cuối theo chương trình thông qua SDK SageMaker. Bạn sẽ cần chỉ định ID mô hình của mô hình mong muốn trong trung tâm mô hình SageMaker và loại phiên bản được sử dụng để triển khai. URI mô hình chứa tập lệnh suy luận và URI của vùng chứa Docker được lấy thông qua SDK SageMaker. Các URI này do SageMaker JumpStart cung cấp và có thể được sử dụng để khởi tạo một đối tượng mô hình SageMaker để triển khai.
Triển khai mô hình và truy vấn điểm cuối
Sổ ghi chép này yêu cầu ipywidget. Cài đặt ipywidget rồi sử dụng vai trò thực thi được liên kết với sổ ghi chép hiện tại làm vai trò tài khoản AWS có quyền truy cập SageMaker.
Chọn mô hình được đào tạo trước
Chúng tôi chọn bloomz-176b-fp16
mô hình được đào tạo trước:
Sổ ghi chép ở các phần sau sử dụng BloomZ 176B làm ví dụ. Để biết danh sách đầy đủ các mô hình được đào tạo trước của SageMaker, hãy tham khảo Các thuật toán tích hợp với Bảng mô hình được đào tạo trước.
Truy xuất các tạo phẩm và triển khai một điểm cuối
Với SageMaker, chúng tôi có thể thực hiện suy luận trên mô hình được đào tạo trước mà không cần tinh chỉnh mô hình đó trước trên tập dữ liệu mới. Chúng tôi bắt đầu bằng cách truy xuất deploy_image_uri
, deploy_source_uri
và model_uri
cho mô hình được đào tạo trước. Để lưu trữ mô hình được đào tạo trước, chúng tôi tạo một phiên bản của sagemaker.model.Model và triển khai nó. Có thể sẽ mất vài phút.
Bây giờ chúng ta có thể triển khai mô hình bằng cách sử dụng SageMaker JumpStart SDK được đơn giản hóa với các dòng mã sau:
Chúng tôi sử dụng Bộ chứa suy luận mô hình lớn (LMI) của SageMaker để lưu trữ mô hình BloomZ 176B. LMI là một ngăn xếp (bộ chứa) phần mềm LLM do AWS xây dựng, cung cấp các chức năng dễ sử dụng và tăng hiệu suất trên các mô hình AI tổng quát. Nó được nhúng với song song mô hình, biên dịch, lượng tử hóa và các ngăn xếp khác để tăng tốc độ suy luận. Để biết chi tiết, hãy tham khảo Triển khai BLOOM-176B và OPT-30B trên Amazon SageMaker với khả năng suy luận mô hình lớn Deep Learning Containers và DeepSpeed.
Lưu ý rằng việc triển khai mô hình này yêu cầu phiên bản p4de.24xlarge và quá trình triển khai thường mất khoảng 1 giờ. Nếu bạn không có hạn ngạch cho phiên bản đó, hãy yêu cầu tạo hạn ngạch trên bảng điều khiển AWS Service Quotas.
Truy vấn điểm cuối và phân tích cú pháp phản hồi bằng các tham số khác nhau để kiểm soát văn bản được tạo
Đầu vào của điểm cuối là bất kỳ chuỗi văn bản nào được định dạng dưới dạng JSON và được mã hóa ở định dạng utf-8. Đầu ra của điểm cuối là tệp JSON có văn bản được tạo.
Trong ví dụ sau, chúng tôi cung cấp một số văn bản đầu vào mẫu. Bạn có thể nhập bất kỳ văn bản nào và mô hình sẽ dự đoán các từ tiếp theo trong chuỗi. Các chuỗi văn bản dài hơn có thể được tạo bằng cách gọi mô hình nhiều lần. Đoạn mã sau cho biết cách gọi một điểm cuối với các đối số sau:
Chúng tôi nhận được kết quả sau:
['How to make a pasta? boil a pot of water and add salt. Add the pasta to the water and cook until al dente. Drain the pasta.']
Truy cập mô hình trong SageMaker Studio
Bạn cũng có thể truy cập các mô hình này thông qua Trang đích JumpStart ở phòng chụp. Trang này liệt kê các giải pháp ML toàn diện có sẵn, các mô hình được đào tạo trước và sổ ghi chép ví dụ.
Tại thời điểm đăng bài, BloomZ 176B chỉ có ở us-east-2
Khu vực.
Bạn có thể chọn card model BloomZ 176B để xem sổ.
Sau đó, bạn có thể nhập sổ tay để tiếp tục chạy sổ tay.
Làm sạch
Để tránh bị tính phí liên tục, hãy xóa điểm cuối suy luận SageMaker. Bạn có thể xóa các điểm cuối thông qua bảng điều khiển SageMaker hoặc từ sổ ghi chép SageMaker Studio bằng các lệnh sau:
predictor.delete_model()
predictor.delete_endpoint()
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã đưa ra cái nhìn tổng quan về lợi ích của việc học tập theo hướng dẫn và mô tả cách kỹ thuật nhanh chóng có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình được điều chỉnh theo hướng dẫn. Chúng tôi cũng đã chỉ ra cách dễ dàng triển khai mô hình BloomZ 176B được điều chỉnh theo hướng dẫn từ SageMaker JumpStart và cung cấp các ví dụ để minh họa cách bạn có thể thực hiện các tác vụ NLP khác nhau bằng cách sử dụng điểm cuối mô hình BloomZ 176B đã triển khai trong SageMaker.
Chúng tôi khuyến khích bạn triển khai mô hình BloomZ 176B từ SageMaker JumpStart và tạo lời nhắc của riêng bạn cho các trường hợp sử dụng NLP.
Để tìm hiểu thêm về SageMaker JumpStart, hãy xem phần sau:
Về các tác giả
Rajakumar Sampathkumar là Giám đốc tài khoản kỹ thuật chính tại AWS, cung cấp cho khách hàng hướng dẫn về sự liên kết giữa kinh doanh và công nghệ và hỗ trợ việc sáng tạo lại các mô hình và quy trình hoạt động đám mây của họ. Anh ấy rất đam mê về đám mây và máy học. Raj cũng là một chuyên gia học máy và làm việc với khách hàng AWS để thiết kế, triển khai và quản lý khối lượng công việc và kiến trúc AWS của họ.
Tiến sĩ Xin Huang là Nhà khoa học ứng dụng cho các thuật toán tích hợp sẵn của Amazon SageMaker JumpStart và Amazon SageMaker. Ông tập trung vào việc phát triển các thuật toán học máy có thể mở rộng. Mối quan tâm nghiên cứu của anh ấy là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học sâu có thể giải thích được trên dữ liệu dạng bảng và phân tích mạnh mẽ phân nhóm không-thời gian phi tham số. Ông đã xuất bản nhiều bài báo trong các hội nghị ACL, ICDM, KDD và Hiệp hội Thống kê Hoàng gia: Tạp chí Series A.
Evan Kravitz là kỹ sư phần mềm tại Amazon Web Services, làm việc trên SageMaker JumpStart. Anh ấy thích nấu ăn và tiếp tục chạy ở thành phố New York.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/zero-shot-and-few-shot-prompting-for-the-bloomz-176b-foundation-model-with-the-simplified-amazon-sagemaker-jumpstart-sdk/
- : có
- :là
- :không phải
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 000
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 13
- 15%
- 16
- 20
- 2000
- 2013
- 2021
- 24
- 250
- 30
- 32
- 33
- 7
- 8
- a
- Có khả năng
- Giới thiệu
- ở trên
- Chấp nhận
- truy cập
- truy cập
- Tài khoản
- chính xác
- ngang qua
- thích ứng
- thêm vào
- thêm
- Ngoài ra
- thêm vào
- địa chỉ
- điều chỉnh
- quản lý
- Lợi thế
- một lần nữa
- chống lại
- AI
- Mô hình AI
- Mục tiêu
- AL
- thuật toán
- liên kết
- Tất cả
- Cho phép
- cho phép
- cô đơn
- Ngoài ra
- Altair
- luôn luôn
- am
- đàn bà gan dạ
- Amazon hiểu
- Amazon SageMaker
- Khởi động Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- đầy tham vọng
- trong số
- số lượng
- số lượng
- an
- phân tích
- phân tích
- và
- Angeles
- công bố
- Thông báo
- bất kì
- api
- API
- áp dụng
- các ứng dụng
- áp dụng
- Tháng Tư
- arabic
- LÀ
- KHU VỰC
- đối số
- bài viết
- AS
- liên kết
- At
- đính kèm
- thuộc tính
- Tự động
- tự động
- có sẵn
- tránh
- AWS
- trở lại
- Bad
- Ngân hàng
- dựa
- cơ bản
- BE
- bờ biển
- đẹp
- bởi vì
- được
- hành vi
- được
- hưởng lợi
- Lợi ích
- ngoài ra
- BEST
- giữa
- Hóa đơn
- Bill Gates
- Tỷ
- Một chút
- Hoa
- Màu xanh da trời
- đậm
- Sách
- biên giới
- sinh
- Hộp
- một thời gian ngắn
- BSN
- xây dựng
- Xây dựng
- xây dựng
- được xây dựng trong
- nhưng
- nút
- by
- gọi là
- gọi
- CAN
- Có thể có được
- không thể
- khả năng
- khả năng
- thẻ
- cẩn thận
- trường hợp
- trường hợp
- đúc
- bị bắt
- trung tâm
- giám đốc điều hành
- thách thức
- thay đổi
- Những thay đổi
- tính phí
- tải
- kiểm tra
- Trẻ em
- Trung Quốc
- sự lựa chọn
- Chọn
- vòng tròn
- City
- tuyên bố
- phân loại
- đóng cửa
- đám mây
- điện toán đám mây
- tập hợp
- Đồng sáng lập
- mã
- Lập trình
- mạch lạc
- lạnh
- hợp tác
- bộ sưu tập
- Trường đại học
- Cột
- Đến
- đến
- đến
- Thương mại
- Chung
- công ty
- hoàn thành
- phức tạp
- phức tạp
- hiểu
- bao gồm
- máy tính
- khái niệm
- Hội nghị
- hội nghị
- Cấu hình
- xem xét
- Bao gồm
- An ủi
- tiêu thụ
- Container
- Container
- chứa
- nội dung
- bối cảnh
- tiếp tục
- tiếp tục
- điều khiển
- đàm thoại
- Mát mẻ
- sửa chữa
- Phí Tổn
- có thể
- đất nước
- Couple
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- tạo
- Sáng tạo
- Cup
- Current
- Hiện nay
- khách hàng
- khách hàng
- tùy biến
- dữ liệu
- bộ dữ liệu
- David
- nhiều
- Ưu đãi
- dành riêng
- sâu
- học kĩ càng
- sâu nhất
- Mặc định
- giao
- giao hàng
- bản demo
- chứng minh
- chứng minh
- Tùy
- triển khai
- triển khai
- người triển khai
- triển khai
- triển khai
- mô tả
- Mô tả
- Thiết kế
- thiết kế
- mong muốn
- chi tiết
- Xác định
- phát triển
- phát triển
- phát triển
- Phát triển
- phát triển
- Thiết bị (Devices)
- ĐÃ LÀM
- Die
- khác nhau
- Giảm giá
- giảm giá
- thảo luận
- do
- phu bến tàu
- tài liệu
- tài liệu
- Không
- làm
- miền
- có ưu thế
- tặng
- dont
- Cửa
- xuống
- Hạ cấp
- mương
- nhược điểm
- mỗi
- dễ dàng
- dễ dàng
- dễ sử dụng
- Sách Điện Tử (eBooks)
- thương mại điện tử
- hiệu quả
- nỗ lực
- các yếu tố
- đủ điều kiện
- nhúng
- cho phép
- khuyến khích
- Cuối cùng đến cuối
- Điểm cuối
- ky sư
- Kỹ Sư
- Tiếng Anh
- thưởng thức
- Toàn bộ
- thực thể
- thực thể
- Doanh nhân
- Môi trường
- sự bình đẳng
- Châu Âu
- Ngay cả
- sự kiện
- BAO GIỜ
- tất cả mọi thứ
- kiểm tra
- ví dụ
- ví dụ
- Dành riêng
- thực hiện
- dự kiến
- đắt tiền
- kinh nghiệm
- trích xuất
- Đối mặt
- tạo điều kiện
- Cơ sở
- thực tế
- xa
- NHANH
- Đặc tính
- Tính năng
- thông tin phản hồi
- Lệ Phí
- Đôi chân
- vài
- Lĩnh vực
- Tập tin
- Các tập tin
- tài chính
- dịch vụ tài chính
- cháy
- Tên
- lần đầu tiên
- tập trung
- theo
- tiếp theo
- thực phẩm
- giao đồ ăn
- Trong
- định dạng
- Cựu
- Nền tảng
- Thành lập
- Miễn phí
- Tiếng Pháp
- thường xuyên
- từ
- trước mặt
- chức năng
- xa hơn
- Thu được
- Gates
- mục đích chung
- tạo ra
- tạo ra
- thế hệ
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- cho
- mục tiêu
- đi
- golf
- tốt
- GPU
- tuyệt vời
- rất nhiều
- Mặt đất
- Nhóm
- Phát triển
- Tăng trưởng
- Bảo hành
- hướng dẫn
- hướng dẫn
- tay
- Có
- có
- he
- tiêu đề
- Nghe
- cao
- giúp đỡ
- hữu ích
- giúp
- tại đây
- Cao
- chất lượng cao
- của mình
- Hy vọng
- chủ nhà
- NÓNG BỨC
- giờ
- Độ đáng tin của
- Hướng dẫn
- HTML
- HTTPS
- huang
- Hub
- Nhân loại
- Nhân loại
- Con người
- i
- ID
- if
- hình ảnh
- tưởng tượng
- hình ảnh
- nhập khẩu
- nâng cao
- in
- bao gồm
- Bao gồm
- kết hợp
- ngành công nghiệp
- thông tin
- khai thác thông tin
- Sáng kiến
- sáng tạo
- đầu vào
- đầu vào
- những hiểu biết
- cài đặt, dựng lên
- ví dụ
- thay vì
- hướng dẫn
- lợi ích
- nội bộ
- trong
- điều tra
- đầu tư
- ngân hàng đầu tư
- liên quan
- Đảo
- IT
- ITS
- Việc làm
- việc làm
- tạp chí
- cuộc hành trình
- jpg
- json
- chỉ
- Giữ
- Key
- từ khóa
- Biết
- kiến thức
- hạ cánh
- Ngôn ngữ
- Ngôn ngữ
- lớn
- quy mô lớn
- lớn nhất
- Họ
- một lát sau
- mới nhất
- hàng đầu
- LEARN
- học tập
- Led
- cho phép
- cho phép
- Cấp
- Tỉ lệ đòn bẩy
- Thư viện
- ánh sáng
- Lượt thích
- hạn chế
- Hạn chế
- Dòng
- dòng
- Danh sách
- Chức năng
- LLM
- địa điểm thư viện nào
- dài
- còn
- Xem
- giống như
- các
- Los Angeles
- yêu
- Thấp
- máy
- học máy
- thực hiện
- Chủ yếu
- chính
- làm cho
- LÀM CHO
- Làm
- quản lý
- giám đốc
- quản lý
- nhiều
- thị trường
- mars
- chất
- Có thể..
- có lẽ
- me
- Gặp gỡ
- Các thành viên
- thành viên
- Bộ nhớ
- Dành cho Nam
- đề cập đến
- microsoft
- ở giữa
- triệu
- hàng triệu
- giảm thiểu
- Phút
- Sứ mệnh
- ML
- kiểu mẫu
- mô hình
- hiện đại
- tháng
- chi tiết
- hầu hết
- phim
- nhiều
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Thiên nhiên
- ne
- cần thiết
- Cần
- tiêu cực
- mạng lưới
- Neutral
- không bao giờ
- Mới
- sản phẩm mới
- Newyork
- thành phố new york
- Mới nhất
- tiếp theo
- tuần tới
- tốt đẹp
- nlp
- Không
- Tiếng ồn
- máy tính xách tay
- Chú ý
- tiểu thuyết
- Tháng mười một
- tại
- con số
- vật
- thu được
- of
- off
- cung cấp
- cung cấp
- Cung cấp
- oh
- on
- hàng loạt
- ONE
- đang diễn ra
- có thể
- mã nguồn mở
- hoạt động
- Hoạt động
- Các lựa chọn
- or
- trái cam
- gọi món
- đơn đặt hàng
- tổ chức
- nguyên
- Nền tảng khác
- vfoXNUMXfipXNUMXhfpiXNUMXufhpiXNUMXuf
- ra
- đầu ra
- kết thúc
- ghi đè
- tổng quan
- riêng
- trang
- Giấy
- giấy tờ
- thông số
- đam mê
- Trả
- người
- mỗi
- lĩnh hội
- Thực hiện
- hiệu suất
- biểu diễn
- đặc quyền
- cá nhân
- cụm từ
- Những bức ảnh
- Nơi
- kế hoạch
- kế hoạch
- nền tảng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- máy nghe nhạc
- chơi
- xin vui lòng
- thêm
- vị trí
- tích cực
- có thể
- Bài đăng
- mạnh mẽ
- ppi
- Dự đoán
- Predictor
- Dự đoán
- cao cấp
- trước
- trước đây
- giá
- Thủ tướng Chính phủ
- Hiệu trưởng
- riêng
- Cổ phần tư nhân
- vấn đề
- quá trình
- Quy trình
- xử lý
- sản xuất
- Sản phẩm
- Sản lượng
- Sản phẩm
- chuyên nghiệp
- chương trình
- Lập trình
- ngôn ngữ lập trình
- dự án
- cho
- cung cấp
- nhà cung cấp dịch vụ
- cung cấp
- cung cấp
- công khai
- công bố
- Xuất bản
- đặt
- Python
- câu hỏi
- Câu hỏi
- nâng lên
- nhanh
- Tỷ lệ
- RE
- Đọc
- độc giả
- Reading
- thời gian thực
- nhận ra
- gần đây
- gần đây
- công nhận
- công nhận
- đề nghị
- đỏ
- Giảm
- khu
- vùng
- liên quan
- đáng chú ý
- NHIỀU LẦN
- diễn đạt lại
- thay thế
- kho
- yêu cầu
- cần phải
- đòi hỏi
- nghiên cứu
- nghiên cứu và phát triển
- nhà nghiên cứu
- Độ phân giải
- Thông tin
- phản ứng
- phản ứng
- kết quả
- giữ lại
- xem xét
- cách mạng hóa
- khen thưởng
- Thưởng
- Robot
- mạnh mẽ
- Vai trò
- hoàng gia
- chạy
- chạy
- s
- nhà làm hiền triết
- Suy luận của SageMaker
- Nói
- bán hàng
- muối
- nói
- nói
- khả năng mở rộng
- quét
- Nhà khoa học
- các nhà khoa học
- Màn
- sdk
- Tìm kiếm
- Thứ hai
- phần
- xem
- dường như
- lựa chọn
- bán
- ngữ nghĩa
- cao cấp
- ý nghĩa
- kết án
- tình cảm
- cảm xúc
- Trình tự
- nối tiếp
- Loạt Sách
- Dòng A
- dịch vụ
- DỊCH VỤ
- định
- bộ
- thiết lập
- một số
- nên
- hiển thị
- cho thấy
- Chương trình
- có ý nghĩa
- đơn giản hóa
- kể từ khi
- website
- tình huống
- Kích thước máy
- kích thước
- nhỏ
- nhỏ hơn
- So
- Mạng xã hội
- Mạng xã hội
- Xã hội
- Phần mềm
- Kỹ sư phần mềm
- rắn
- Giải pháp
- một số
- Con trai
- Tiếng Tây Ban Nha
- chuyên gia
- riêng
- đặc biệt
- tốc độ
- chính tả
- tiêu
- ngăn xếp
- Stacks
- Bắt đầu
- bắt đầu
- Startups
- nhà nước-of-the-art
- Bang
- thống kê
- Các bước
- Steve
- dừng lại
- là gắn
- tùy chọn lưu trữ
- Chiến lược
- thế mạnh
- Chuỗi
- cấu trúc
- Sinh viên
- phòng thu
- Học tập
- như vậy
- Bộ đồ
- TÓM TẮT
- bổ sung
- cung cấp
- hỗ trợ
- Hỗ trợ
- Hỗ trợ
- đồng nghĩa
- bàn
- Hãy
- mất
- Nhiệm vụ
- nhiệm vụ
- Giảng dạy
- nhóm
- Kỹ thuật
- mẫu
- hơn
- cảm tạ
- việc này
- Sản phẩm
- Khu vực
- thế giới
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- Thứ ba
- điều này
- Thông qua
- thông qua
- thời gian
- mất thời gian
- Yêu sách
- đến
- bây giờ
- mai
- quá
- công cụ
- dai
- đối với
- truyền thống
- Train
- đào tạo
- Hội thảo
- Chuyển đổi
- chuyển đổi
- Dịch
- cây
- kêu riu ríu
- Hai lần
- hai
- kiểu
- chúng tôi
- sự hiểu biết
- Kỳ
- Hoa Kỳ
- trường đại học
- vô hạn
- cho đến khi
- Cập nhật
- Cập nhật
- cập nhật
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- thường
- giá trị
- Các giá trị
- nhiều
- khác nhau
- Lớn
- Xác minh
- phiên bản
- rất
- thông qua
- Xem
- hầu như
- Truy cập
- muốn
- ấm
- là
- Nước
- Đường..
- cách
- we
- web
- các dịch vụ web
- tuần
- chào mừng
- TỐT
- Điều gì
- Là gì
- khi nào
- cái nào
- trong khi
- trắng
- CHÚNG TÔI LÀ
- toàn bộ
- tại sao
- rộng hơn
- chiều rộng
- sẽ
- Mùa đông
- với
- không có
- Dành cho Nữ
- Từ
- từ
- Luồng công việc
- đang làm việc
- công trinh
- thế giới
- Cúp thế giới
- lo
- sẽ
- viết
- viết
- viết
- X
- năm
- năm
- Vâng
- nhưng
- york
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet
- Học Zero-Shot