LLM大模型和nlp

大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统可以应用于各种领域，包括医疗、法律、金融等，帮助用户快速获取所需信息。LLM大模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。通过深度学习技术的发展，LLM大模型已经取得了很多突破，并且在多个任务中

大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统可以应用于各种领域，包括医疗、法律、金融等，帮助用户快速获取所需信息。LLM大模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。通过深度学习技术的发展，LLM大模型已经取得了很多突破，并且在多个任务中

大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统可以应用于各种领域，包括医疗、法律、金融等，帮助用户快速获取所需信息。LLM大模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。通过深度学习技术的发展，LLM大模型已经取得了很多突破，并且在多个任务中

大型语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）技术，LLM大模型通常基于神经网络模型，特别适合处理大规模的文本数据，可以发现语言文字中的预训练和微调的方式，可以用于生成文本，有很强的语言表达能力，能够生成流畅、连贯的句子，并且在许多自然语言处理任务中取得了很好的效果。LLM大模型还被广泛应用于机器翻译任务。通过使用大规模的双语对齐数据进行预训练，LLM大模型可以在源语言和目标语言之间建立起一个中间表示空间，从而实现高质量的翻译。相比传统的基于统计的机器翻译模型，LLM大模型能够更好地处理长句子、复杂的语法结构和上下文信息，从而提升翻译的准确性和畅度。此外，LLM大模型还可以应用于问答系统的构建。通过将问题和上下文输入到LLM大模型中，可以有效地提取上下文中的答案，并生成有逻辑结构和连贯性的回答。这种基于LLM大模型的问答系统可以应用于各种领域，包括医疗、法律、金融等，帮助用户快速获取所需信息。LLM大模型在自然语言处理领域具有巨大的潜力和应用前景。通过深度学习技术的发展，LLM大模型已经取得了很多突破，并且在多个任务中

NLP大模型是一种拥有巨大模型参数和复杂结构的自然语言处理模型，其使用深度神经网络作为模型结构，利用海量的语言数据进行训练，可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、语言模型等。NLP大模型的发展，极大地推进了自然语言处理技术的进步，因为这些模型可以以更普适和更高效的方式处理日益增长的海量自然语言数据。NLP大模型是属于人工智能大模型的一种，与其他大模型相比，它在对语言的理解和表示上有独特的优势。它可以更好地处理自然语言的复杂性和歧义性，并且可以直接部署在真实环境中，支持处理海量然语言信息流，如搜索、聊天机器人、智能客服和智能文档管理等应用场景。虽然NLP大模型在某些领域表现出会对NLP大模型的性能产生一定的负影响，调优和改进仍然需要持续努力。NLP大模型是自然语言处理领域的重要进步之一，它为实现人工智能中的完全语言理解提供了一种新的方法，也为在实际场景中处理自然语言信息提供了的可能性。了强大的性能，但是也存在一些挑战。首先，在海量数据的基础上，这些模型需要庞大的训练参数和计算资源，对于中小型企业、小型团队或个人开发者来说可能不太实用。其次，一些NLP任务本的困难性和训练数据的不充分

NLP大模型是一种拥有巨大模型参数和复杂结构的自然语言处理模型，其使用深度神经网络作为模型结构，利用海量的语言数据进行训练，可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、语言模型等。NLP大模型的发展，极大地推进了自然语言处理技术的进步，因为这些模型可以以更普适和更高效的方式处理日益增长的海量自然语言数据。NLP大模型是属于人工智能大模型的一种，与其他大模型相比，它在对语言的理解和表示上有独特的优势。它可以更好地处理自然语言的复杂性和歧义性，并且可以直接部署在真实环境中，支持处理海量然语言信息流，如搜索、聊天机器人、智能客服和智能文档管理等应用场景。虽然NLP大模型在某些领域表现出会对NLP大模型的性能产生一定的负影响，调优和改进仍然需要持续努力。NLP大模型是自然语言处理领域的重要进步之一，它为实现人工智能中的完全语言理解提供了一种新的方法，也为在实际场景中处理自然语言信息提供了的可能性。了强大的性能，但是也存在一些挑战。首先，在海量数据的基础上，这些模型需要庞大的训练参数和计算资源，对于中小型企业、小型团队或个人开发者来说可能不太实用。其次，一些NLP任务本的困难性和训练数据的不充分

NLP大模型是一种拥有巨大模型参数和复杂结构的自然语言处理模型，其使用深度神经网络作为模型结构，利用海量的语言数据进行训练，可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、语言模型等。NLP大模型的发展，极大地推进了自然语言处理技术的进步，因为这些模型可以以更普适和更高效的方式处理日益增长的海量自然语言数据。NLP大模型是属于人工智能大模型的一种，与其他大模型相比，它在对语言的理解和表示上有独特的优势。它可以更好地处理自然语言的复杂性和歧义性，并且可以直接部署在真实环境中，支持处理海量然语言信息流，如搜索、聊天机器人、智能客服和智能文档管理等应用场景。虽然NLP大模型在某些领域表现出会对NLP大模型的性能产生一定的负影响，调优和改进仍然需要持续努力。NLP大模型是自然语言处理领域的重要进步之一，它为实现人工智能中的完全语言理解提供了一种新的方法，也为在实际场景中处理自然语言信息提供了的可能性。了强大的性能，但是也存在一些挑战。首先，在海量数据的基础上，这些模型需要庞大的训练参数和计算资源，对于中小型企业、小型团队或个人开发者来说可能不太实用。其次，一些NLP任务本的困难性和训练数据的不充分

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NLP大模型是一种拥有巨大模型参数和复杂结构的自然语言处理模型，其使用深度神经网络作为模型结构，利用海量的语言数据进行训练，可以用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、语言模型等。NLP大模型的发展，极大地推进了自然语言处理技术的进步，因为这些模型可以以更普适和更高效的方式处理日益增长的海量自然语言数据。NLP大模型是属于人工智能大模型的一种，与其他大模型相比，它在对语言的理解和表示上有独特的优势。它可以更好地处理自然语言的复杂性和歧义性，并且可以直接部署在真实环境中，支持处理海量然语言信息流，如搜索、聊天机器人、智能客服和智能文档管理等应用场景。虽然NLP大模型在某些领域表现出会对NLP大模型的性能产生一定的负影响，调优和改进仍然需要持续努力。NLP大模型是自然语言处理领域的重要进步之一，它为实现人工智能中的完全语言理解提供了一种新的方法，也为在实际场景中处理自然语言信息提供了的可能性。了强大的性能，但是也存在一些挑战。首先，在海量数据的基础上，这些模型需要庞大的训练参数和计算资源，对于中小型企业、小型团队或个人开发者来说可能不太实用。其次，一些NLP任务本的困难性和训练数据的不充分

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...