君と同じ青空

  逆风飞起的树叶
  稍微改变了些方向 走吧
  牵着你的手

  虽是平淡的每天
  也载满了幸福
  业已忘记的思念
  如风一般 开始舞动
  只因为你的声音
 
  天真地笑着相遇的事情
  所以心情特别好吧
  突然感到了
  你给我的所有的温柔
  溢满着爱
  和你在同一片蓝天下

  踩着落叶 忽然想到
  长大之后只想着变强
  其实却很脆弱啊
 
  在喷水池前
  一边等待着幸运的到来
  一边喝着温暖的饮料
 
  那样的风
  在流动
 
  如果迷路了
  也许会一并发现一条捷径
  已想过太多的苦恼
  在今天的天空下是重要的日子 真好呢
  和你在同一片蓝天下
 
  没有结束
  也许还有爱
  尽管相信
  也请不要笑我…
 
  天真地笑着相遇的事情
  所以心情特别好吧
  突然感到了
  你给我的所有的温柔…
 
  如果迷路了
  也许会一并发现一条捷径
  已想过太多的苦恼
  在今天的天空下是重要的日子 真好呢
  和你在同一片蓝天下

 聖闘士星矢 冥王ハーデス十二宮編
  <<オ-プニソグ曲>>
 
  作词:松澤由美·高井麗   
  作曲:松澤由美       
  编曲:Yumimania·西田マサラ
  演唱:松澤由美       
 
  向かい風に 飛び立つ 木の葉
  すこし方向を変(か)えて歩(こう)
  君が手を引く
  何気ない日々にも
  幸せを乗せて
  忘れてた想いが
  風のよう 動き出した
  君の声で
 
  素直に笑いあえること
  なんて素晴らしい気持ちだろう
  歩く速さに気をつけて
  合わせてくれる 優しさに
  愛 溢れる
  君と同じ青空
 
  落ち葉踏みしめて ふと想う
  大人になると強くなるぶんだけ
  もろくなるよ
  噴水の前で
  幸運を待つより
  僕と温かいものを飲もうよ
  そんな風に
  流れよう
 
  もしも道に迷ったなら
  一緒に近道 みつけようよ
  考えすぎなくていいよ
  今日の空)が大切な日になるといいね
  君と同じ青空終わりのない
  恋があるかもなんて
  信じても
  どうか 笑わないで…
 
  素直に笑いあえること
  なんて素晴らしい気持ちだろう
  歩く速さに気をつけて
  合わせてくれる 優しさに…
 
  もしも道に迷ったなら
  一緒に近道 みつけようよ
  考えすぎなくていいよ
  今日の空が大切な日になるといいね
  君と同じ青空

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子待分类文本。但实际应用中,类目样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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