中文数据集
我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题，已上传至github，文本长度在20到30之间。一共10个类别，每类2万条。
类别：财经、房产、股票、教育、科技、社会、时政、体育、游戏、娱乐。
数据集划分：
| 数据集 | 数据量 |
|---|---|
| 训练集 | 18万 |
| 验证集 | 1万 |
| 测试集 | 1万 |
更换自己的数据集
-
如果用字，按照我数据集的格式来格式化你的数据。
-
如果用词，提前分好词，词之间用空格隔开，
python run.py --model TextCNN --word True -
使用预训练词向量：utils.py的main函数可以提取词表对应的预训练词向量。
数据集、词表及对应的预训练词向量，已经打包好，详见THUCNews文件夹。
效果
完整项目和数据集代码获取地址:
关注微信公众号 datayx 然后回复 NLP实战 即可获取。
Python环境及安装相应依赖包
-
python 3.7以上
-
pytorch 1.1 以上
-
tqdm
-
sklearn
-
tensorboardX
TextRNN
分析：
LSTM能更好的捕捉长距离语义关系，但是由于其递归结构，不能并行计算，速度慢。
原理图如下：
终端运行下面命令，进行训练和测试：
python run.py --model TextRNN
训练过程如下：
训练及测试结果如下：使用CPU版本pytorch，耗时18分54秒，准确率90.90%
针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓
👉[CSDN大礼包🎁：全网最全《LLM大模型入门+进阶学习资源包》免费分享（安全链接，放心点击）]()👈
TextRNN_Att
模型说明
分析：
其中4~6步是attention机制计算过程，其实就是对lstm每刻的隐层进行加权平均。比如句长为4，首先算出4个时刻的归一化分值：[0.1, 0.3, 0.4, 0.2]，然后
原理图如下：
终端运行下面命令，进行训练和测试：
python run.py --model TextRNN\_Att
*
训练过程如下：
训练及测试结果如下：
使用CPU版本pytorch，耗时10分48秒，准确率89.89%
如何学习AI大模型？
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
自己也整理很多AI大模型资料：AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集
👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓
