[中文]什么是Log probability？- 摘自维基百科

最新推荐文章于 2024-12-19 07:31:40 发布
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分类专栏： 杂记 文章标签： 自然语言处理 python pytorch 深度学习 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/119615017
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中文维基百科中没有关于log probability的词条，故将英文维基机翻之后上传至此。
原文链接https://en.wikipedia.org/wiki/Log_probability
了解log_softmax请点击：log_softmax值与概率的关系https://blog.youkuaiyun.com/ftimes/article/details/119648876
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深入LangChain：如何获取OpenAI的Log概率以优化模型输出
fadbahgd的博客
12-05 433
通过本文，你已经掌握了如何在LangChain中获取OpenAI模型的log概率。这些信息不仅可以帮助你优化模型性能，还能为生成式AI应用的调试提供有价值的参考。LangChain官方文档OpenAI API参考文档。
探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
最新发布
jkgSFS的博客
01-21 703
在自然语言处理中，log probabilities是一种对token生成概率的度量。通常，这个值越高，表示生成该token的可能性越大。通过分析log probabilities，我们可以更深入地了解AI模型在生成文本时的决策过程。
Log probability 维基百科
studyvcmfc的专栏
06-08 1542
https://en.wikipedia.org/wiki/Log_probability
深入理解LangChain中的Log Probabilities：获取和分析技巧
awsedrfttyuu的博客
12-19 235
通过本文，您已经掌握了如何在LangChain中获取OpenAI模型的log probabilities。这些技巧不仅帮助您更好地解读模型结果，还为进一步的模型优化提供了基础。
看李宏毅老师PPO笔记
读书笔记
06-07 444
参考学习：https://github.com/datawhalechina/easy-rl 在强化学习里面，环境跟奖励函数不是你可以控制的，环境跟奖励函数是在开始学习之前，就已经事先给定的。你唯一能做的事情是调整Policy Network里面的策略(policy)，使得可以得到最大的奖励。Policy Network里面会有一个策略， 这个策略决定了Policy Network的行为。策略就是给一个外界的输入，然后它会输出Policy Network现在应该要执行的行为。 网络的输入就是现在机器看.
从零实现强化学习DPO（SimPO）训练代码
weixin_43013480的博客
08-27 3592
实验的话我们就只对DPO进行测试了。使用B站的Index-1___9B-Chat模型在HF上随便找了一个关于unsloth的数据集进行了一下测试，数据集如下：是一个关于unsloth的问答，jsonl格式，每行都有prompt、chosen、rejected字段。训练过程结果如下：loss下降还是可以的，测试了几个用例输出，相较之前回答会不一样，有一点点变好吧。因为我们只有50条数据，且DPO之类的强化学习主要是减少bad的输出，而不是学习新知识，故提升不大也在合理范围内。
两径模型衰落Matlab代码-Outage-Probability-as-a-function-of-distance-for-Log-Nor
05-28
两径模型衰落Matlab代码停电概率作为正常对数阴影的距离的函数 加上速率自适应和瑞利衰落 规格： 对数正态阴影的中断概率是距离的函数对于对数正态阴影模型的简单路径损耗，将中断概率作为距离的函数作图，假设Pt ...
Quantile Probability Plot:Quantile Probability Plot-matlab开发
05-30
阅读我的个人网站了解更多信息： https : //biscionevalerio.wordpress.com/2015/02/20/quantile-probability-plot/ 对于一些示例和测试，打开“testQuantProbPlot”。 我使用扩散过程从多个模拟对象在多种条件下...
数学题(概率)UVA 10056-What is the Probability ?
[SZU_Crayon]
08-21 461
数学题(概率)UVA 10056-What is the Probability ? 题目链接： F - What is the Probability ？ 思路： 题目情景是有N个人，每个人获得想要得的数字的概率都是p，轮流抽，当有一个人获得想要的数字时，游戏结束，问第 I 个人获胜的概率 其实就是一个转圈抽奖的问题，设N个人都抽一次为一轮，那么第I个人在 K轮获胜的...
Probability Theory - 8'.pptm
11-16
Probability Theory - 8'.pptm
Probability-Density-Plot.rar_probability_probability density
07-15
Probability distribution implementation in matlab
【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数（二）
白桃deep_learning博客
08-10 2229
【学习笔记】Pytorch深度学习—损失函数（二）5、nn.L1Loss6、nn.MSELoss7、nn.SmoothL1Loss8、nn.PoissonNLLLoss9、nn.KLDivLoss 5、nn.L1Loss 回归任务中常用的损失函数。 功能：计算模型输出inputs与真实标签target之差的绝对值 Ln=∣xn−yn∣ L_n=\vert x_n-y_n\vert Ln​=∣xn​−yn​∣ 6、nn.MSELoss 回归任务中常用的损失函数。 功能：计算模型输出inputs与target之
数学基础 (2) - 熵相关以及优化目标函数
hnshahao的专栏
07-19 3183
总结一下遇到的各种名词和关键字: （1）熵相关: 自信息量，熵，交叉熵(Cross Entropy)，相对熵或KL散度(Realtive Entropy)，经验条件熵 （2）似然相关: Max Like Hood,  Max Log Like Hood 下面分别对这些东西进行总结，经常会有对同一个概念的不同角度解释，下面也会总结各种不同角度的解释。可能符号上面有点不是很统一。   【自信...
最大似然估计log likelihood
Chloezhao的专栏
12-14 9万+
log likelihood——对数似然函数值 在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”.根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设. 最大似然估计法的基本思想 极大似然原理
Log-Likelihood Ratio
路越的专栏
08-08 9214
在上一家公司用LLR做过相似商品计算,最近在找工作,在这里复习一下. LLR方法的核心是分析事件的计数,特别是事件同事发生的计数. 我们需要的计数一般包括: 1. 两个事件同时发生的次数(k_11) 2. 一个事件发生而另一个事件没有发生的次数(k_12,k_21) 3. 两个事件都没有发生(k_22) EventA Everything but A Event B A
对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood
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对数似然函数值/最大近然估计/log likelihood   在参数估计中有一类方法叫做“最大似然估计”,因为涉及到的估计函数往往是是指数型族,取对数后不影响它的单调性但会让计算过程变得简单,所以就采用了似然函数的对数,称“对数似然函数”。   根据涉及的模型不同,对数函数会不尽相同,但是原理是一样的,都是从因变量的密度函数的到来,并涉及到对随机干扰项分布的假设。 最大似然估计法的基本思想   ...
python实现对数转换_如何使用python将对数概率转换为0到1之间的简单概率
weixin_32821695的博客
01-13 769
I am using Gaussian mixture model for speaker identification. I use this code to predict the speaker for each voice clip.for path in file_paths:path = path.strip()print (path)sr,audio = read(source + ...
不知道放哪儿的随机编程小发现记录
weixin_42818780的博客
07-02 206
一个变量同时有可能是bool或str，做分流时可以写类似"if a is True"的判断，这样只会对标True布尔值，而不会像"if a"一样将字符串也判定进去。
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