最新版本 Qwen1.5 有以下特点： • 6 种模型规模，包括 0.5B、1.8B、4B、7B、14B 和 72B； • 针对每种尺寸提供基础模型和 Chat 模型，并确保聊天模型按照人类偏好进行校准； • 对基础模型和 Chat 模型的多语言支持 • 基础模型和聊天模型都支持多种语言； • 支持工具调用、RAG（检索增强文本生成）、角色扮演、AI Agent 等； 想了解更多信息，欢迎访问： 参数用于在输入中添加生成提示，该提示指向 <|im_start|>assistant\n 。尤其需要注意的是，我们 遵循先前实践，对 chat 模型应用 ChatML 模板。而 max_new_tokens 参数则用于设置响应的最大长度。此 外，通过 tokenizer.batch_decode() 函数对响应进行解码。关于输入部分，上述的 messages 是一个 示例，展示了如何格式化对话历史记录和系统提示。默认 现在，你可以选择流式模式或非流式模式与 Qwen1.5 进行对话。继续阅读文档，并尝试探索模型推理的更多 高级用法！” 1.4 llama.cpp llama.cpp 是一个 C++ 库，用于简化 LLM 推理的设置。它使得在本地机器上运行 Qwen 成为可能。该库是 一个纯 C/C++ 实现，不依赖任何外部库，并且针对 x86 架构提供了 AVX、AVX2 和 AVX512 加速支持。此 外，它还提供了 2、3、4、5、6

合 上下文进行推导，生成最终文本。 ◼ Transformer架构可分为自回归系列（例如GPT-3，偏好生成性任务）、双向Transformer+Mask的自编码系列（例如BERT， 偏好自然语言理解）、Encoder-decoder架构（例如T5，使用双向/单向attention，偏好条件文本生成） 图：Transformer典型技术场景下的原理介绍如下所述 Transformer 34 GPT-3利用了过滤前45TB的压缩文本，在诸多NLP数据集中实现了强大性能 ✓ GPT-3是一个具有1750亿个参数的自回归语言模型，比之前的任何非稀疏语言模型多10倍。对于所有任务（在few-shot设置下测试其 性能），GPT-3都是在没有任何梯度更新或微调的情况下应用的，仅通过与模型的文本交互来指定任务和few-shot演示。 ✓ GPT-3在许多NLP数据集上都有很强的性能（包括翻译、问

12 老年 是 否 好 是 13 老年 是 否 非常好 是 14 老年 否 否 一般 否 15 ID3算法 缺点 ID3 没有剪枝策略，容易过拟合； 信息增益准则对可取值数目较多的特征有所偏好，类似“编号”的特征 其信息增益接近于 1； 只能用于处理离散分布的特征； 没有考虑缺失值。 16 3.C4.5算法 01 决策树原理 02 ID3算法 03 C4.5算法 于左侧区域是纯净的（仅Iris-Setosa），因此无法进一步拆分。 •然而，右侧区域是不纯的，因此深度为1的右侧节点将其分割成花瓣 宽度= 1.75厘米（由虚线表示）。由于max_depth设置为2，因此决策 树会在那里停止。 •但是，如果将max_depth设置为3，那么两个深度为2的节点将各自添 加另一个决策边界（由点虚线表示）。 150个鸢尾花样本进行分类，特 征为花萼的长度和宽度 决策树原理 33 CART算法-回归

一套房源的用户组成结构  客户潜在的热度，反映市场偏好  • • 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 31 v2.0+：持续优化 潜在热度  单套房源的客户潜在热度 • 商圈偏好 • 小区偏好 • 居室偏好 • 面积偏好 • 价格偏好 …  对房源偏好  购房意愿强度 � 潜在客户 对房源偏好 潜在客户 购房意愿强度 X ( ) 所有潜在客户 行为：浏览、带看 … 区域内排名 （门店/商圈） 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 33 v2.0+：持续优化 经纬度 房源地理位置信息  市场偏好  反映地段偏好  区域竞争力  结合体现竞争力的特征  反映某一距离范围内的竞争力 2019 KE.COM ALL COPYRIGHTS RESERVED 34  指标 • TopN去化率

业界千亿级以上的机器学习平台  开源： PaddlePaddle、XDL，etc.  内部： Abacus、XPS， etc. • Online Learning的价值  用户的近期行为，更能表现意图和偏好  增强新item的模型感知能力 • 更快数据反馈、更少资源消耗  分钟级的数据反馈  增量训练、避免batch重训带来的资源消耗 关于Online Learning MLX的模型能力

引言 看，它们似乎是相似的任务。然而，如果我们想处理完全不同的输入或输出，比如：从图像映射到字幕，或 从英语映射到中文，可能需要一个完全不同的模型族。 但如果模型所有的按钮（模型参数）都被随机设置，就不太可能识别出“Alexa”“Hey Siri”或任何其他单 词。在机器学习中，学习（learning）是一个训练模型的过程。通过这个过程，我们可以发现正确的参数集， 从而使模型强制执行所需 射到对应的已知字符之上。这种“哪一个”的问题叫做分类（classification）问题。分类问题希望模型能够预 测样本属于哪个类别（category，正式称为类（class））。例如，手写数字可能有10类，标签被设置为数字0～ 9。最简单的分类问题是只有两类，这被称之为二项分类（binomial classification）。例如，数据集可能由动 物图像组成，标签可能是{�, �}两类。回归是训练一个回归 户，推荐系统都可以检索得分最高的对象集，然后将其推荐 给用户。以上只是简单的算法，而工业生产的推荐系统要先进得多，它会将详细的用户活动和项目特征考虑 在内。推荐系统算法经过调整，可以捕捉一个人的偏好。比如，图1.3.4 是亚马逊基于个性化算法推荐的深度 学习书籍，成功地捕捉了作者的喜好。 14 http://bioasq.org/ 15 https://en.wikipedia.org/wiki/PageRank

损失函数的字符串标识符，如 categorical_crossentropy 或 mse，也可以是一个目标函数。详见：losses。 • 评估标准 metrics。对于任何分类问题，你都希望将其设置为 metrics = ['accuracy']。 评估标准可以是现有的标准的字符串标识符，也可以是自定义的评估标准函数。 # 多分类问题 model.compile(optimizer='rmsprop' my_keras_script.py ”gpu” 可能需要根据你的设备标识符（例如 gpu0，gpu1 等）进行更改。 方法 2: 创建 .theanorc: 指导教程 方法 3: 在代码的开头手动设置 theano.config.device, theano.config.floatX： import theano theano.config.device = 'gpu' theano.config 更多信息请查看 callbacks 文档。 3.3.11 验证集划分是如何计算的？ 如果您将 model.fit 中的 validation_split 参数设置为 0.1，那么使用的验证数据将是最 后 10％的数据。如果设置为 0.25，就是最后 25% 的数据。注意，在提取分割验证集之前，数据不 会被混洗，因此验证集仅仅是传递的输入中最后一个 x％的样本。 所有 epoch 都使用相同的验证集（在同一个

tensor(1.) b = torch.tensor(2.) 预览版202112 1.6 开发环境安装 17 c = torch.tensor(3.) # 需要求导的张量，要设置 requires_grad w = torch.tensor(4., requires_grad=True) # 构建计算过程 y = a * w**2+ b * w + c # 求导 自带的显卡驱动版本号“New Version”，如果“Current Version”大于“New Version”，则需要取消“Display Driver”的勾，如果小于或等于，则 默认勾选即可，如图 1.27 所示。设置完成后即可正常安装。 图 1.25 CUDA 安装界面-1 图 1.26 CUDA 安装界面-2 安装完成后，我们来测试 CUDA 软件是否安装成功。打开 cmd 命令行，输入“nvcc 函数值增大的方向，那么梯度的反方向−∇?则指向函数值减少的方向。利用这一性质，只 需要按照 ?′ = ? − ? ∙ ∇? (2.1) 来迭代更新?′，就能获得越来越小的函数值，其中?用来缩放梯度向量，一般设置为某较小 的值，如 0.01、0.001 等。特别地，对于一维函数，上述向量形式可以退化成标量形式： ?′ = ? − ? ∙ d? d? 通过上式迭代更新?′若干次，这样得到的?′处的函数值

sudo apt-get update sudo apt-get install python3.6 3. 删除默认 python 版本设置 zhigang@ubuntu:/usr/bin$ sudo rm python 4. 把安装好的 3.6 设置为默认版本 zhigang@ubuntu:/usr/bin$ sudo ln -s python3.6 /usr/bin/ python 6 点击【New Project】，输入项目名称，显示如下： 图 1-6（创建新项目） 点击【Create】按钮完成项目创建，选择文件 (File)-> 设置 (Setting) 选项： 图 1-7（设置选项） 图 1-8（设置系统 Python 解释器） 完成之后，在项目中创建一个空的 python 文件命名为 main. py，然后直接输入下面两行测试代码： import torch

的线性组合，其系数为 ： 在第二个等式中，我们使用矩阵和向量相乘的方法。 实际上，这种 是唯一存在的: 换句话说，向量 可以作为向量 的另一种表示，与 定义的基有关。 “对角化”矩阵向量乘法。 通过上面的设置，我们将看到左乘矩阵 可以被视为左乘以对角矩阵关于特征 向量的基。 假设 是一个向量， 表示 的基。设 为矩阵向量积。现在让我们计算关于 的基 ： 然后，再利用 和方程 ，我们得到： 我们可以看到，原始空间中的左乘矩阵 角化技术来证明这一点：注意，通过公式 推出 ，并利用公式： ，我们可以将上面那个优化问题改写为： 然后，我们得到目标的上界为 ： 此外，设置 可让上述等式成立，这与设置 相对应。 4.矩阵微积分 虽然前面章节中的主题通常包含在线性代数的标准课程中，但似乎很少涉及（我们将广泛使用）的一个 主题是微积分扩展到向量设置展。尽管我们使用的所有实际微积分都是相对微不足道的，但是符号通常 会使事情看起来比实际困难得多。 在本节 。在这种情况下，我们将无法找到向量 ， 由于 ，因此我们想要找到一个向量 ，使得 尽可能接近 ，用欧几里德范数的平方 来衡量。 使用公式 ，我们可以得到： 根据 的梯度，并利用上一节中推导的性质： 将最后一个表达式设置为零，然后解出 ，得到了正规方程： 这和我们在课堂上得到的相同。 4.5 行列式的梯度 现在让我们考虑一种情况，我们找到一个函数相对于矩阵的梯度，也就是说，对于 ，我们要 找到 。回想一下我们对行列式的讨论：