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桥有本菜437,工信部:三大运营商全面接入DeepSeek

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好,现在我们进入有趣的部分,那就是神经网络训练。在训练这些神经网络时,这是计算上许多繁重工作发生的地方。所以我们在这步中要做的是,我们想对这些标记在序列中如何相互遵循的统计关系进行建模。因此,我们进入数据,并提取标记窗口。因此,我们相当随机地从这些数据中选取一个标记窗口。窗口的长度可以在零个标记到我们决定的最大大小之间任意取值。例如,在实践中,您可以看到一个包含例如8000个标记的标记窗口。原则上,我们可以使用任意长度的标记窗口,但是处理非常长的窗口序列在计算上将非常昂贵。所以我们只是决定,比如说8000是一个好数字,或者4000,或者16000,然后我们就截断到那里。在此示例中,我将选取前四个标记,以便所有内容都能很好地显示。这些标记,我们将选取一个包含四个标记的窗口,分别是bar、view、ing和space single,这些是它们的标记ID。


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