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————自然语言处理————
基于深度学习的对抗样本生成与防御
这对图像分类、
自然语言处理
、语音识别等应用构成了严重威胁,因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类:基于梯度的方法和基于优化的方法。
SEU-WYL
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2024-09-09 21:49
深度学习dnn
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德克萨斯大学奥斯汀分校
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硕士课程汉化版(第十一周) -
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扩展研究
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扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。
Encarta1993
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自然语言处理
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pytorch NLP
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入门一:文本表示
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
whyte王
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2024-09-09 16:13
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NLP基础
pytorch
自然语言处理
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常用单词
AA-not-Aquestion正反问句A-over-AA-上-A原则abbreviation缩写[省略语]ablative夺格(的)abrupt突发音accent口音/{Phonetics}重音accusative受格(的)acousticphonetics声学语音学acquisition习得actionverb动作动词active主动语态activechartparser活动图句法剖析程序ac
ChenVast
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机器学习算法理论与实战
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【
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】第一章绪论
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.
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的定义2.1
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Ausgelebt
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:通过语音识别和
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2024-09-09 02:35
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情感分析是一种
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(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。
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2024-09-08 21:32
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机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如
自然语言处理
(NLP)、时间序列预测和语音识别等。
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多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
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深入理解ChatGPT的模型结构和训练流程
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在人工智能领域中越来越受到关注,其中一个尤为重要的组成部分是语言模型。近年来,基于变换器(Transformer)的语言模型已经成为了主流。
计算机小陈
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2024-09-08 10:49
chatgpt
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亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展
大语言模型是一种基于神经网络的
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技术,它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式,可以理解和生成自然语言的人工智能程序。
热爱coding的星辰
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2024-09-08 10:19
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】第二章现代语言学基础
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】第二章现代语言学基础文章目录【
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】第二章现代语言学基础1.语言学与人类的语言1.1现代语言学的源起及学科分支概况1.2人类语言的符号性与层级性2.语言系统及其知识模型2.1语音系统
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2024-09-08 09:08
智能科学与技术
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一文让你搞懂什么是AI大模型
无论是
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、图像识别,还是自动驾驶,AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么,什么是AI大模型?它们有哪些特点和应用场景?本文将带你一探究竟。
码上飞扬
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2024-09-08 00:11
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13款常用AI编程工具
AI编程工具的选择和使用,主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型(如机器学习、
自然语言处理
、计算机视觉等)。
liyy614
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2024-09-07 23:31
ai编程
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AI编程
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系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
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原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录
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系列六十一分布式深度学习实战》
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-07 11:11
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预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、
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的预训练模型六
脚步的影子
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2024-09-07 06:34
语言模型
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bert
【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets
datasets是一个流行的Python库,常用于加载和处理大型数据集,特别是在
自然语言处理
(NLP)和机器学
云天徽上
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2024-09-07 03:14
python运行报错解决记录
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机器学习
【LLM大模型】24年最新大语言模型新书!这本LLM大模型黑书你一定要学(附PDF)
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型(LLM)权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的
自然语言处理
>!
会AIGC的小孩
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2024-09-07 01:01
语言模型
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Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在
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(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。
liuxin33445566
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2024-09-06 20:59
transformer
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【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和
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(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地
云天徽上
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2024-09-06 15:24
python运行报错解决记录
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【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去
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技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的
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技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。
源泉的小广场
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2024-09-06 08:07
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高质量数据
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(NLP)一、什么是
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LLM资料大全:文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等自ChatGPT为代表的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮
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领域的研究和应用的浪潮
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LLM技术汇总
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大模型--个人学习心得
全称LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在
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【AIGC】Whisper语音识别模型概述,应用场景和具体实例及如何本地搭建Whisper语音识别模型?
《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,
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,AIGC等分享。
@我们的天空
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2024-09-05 12:27
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用AI改变对话:ChatGPT的全面研究
进化与影响实际上,ChatGPT的发展可以说是源于NLP(
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)和ML(机器学习)领域的整体进步。ChatG
AI立志传
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2024-09-05 10:09
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系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
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原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录
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系列五十一Python开源快速文本分类器
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-05 06:11
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推荐Rerank二次重排序算法
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
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原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】推荐Rerank二次重排序算法前言推荐的Rerank
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-05 06:41
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系列五十四》文本聚类算法》K-means文本聚类算法原理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
自然语言处理
原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录
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系列五十四文本聚类算法》K-means
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-05 06:41
算法
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系列五十五》文本聚类算法》LDA主题词-潜在狄利克雷分布模型算法原理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
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原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录
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系列五十五文本聚类算法》LDA
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-05 05:34
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AI模型:追求全能还是专精?
AI模型简介人工智能(AI)模型是人工智能系统的核心,它们是经过训练的算法,能够执行特定的任务,如图像识别、
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、游戏玩法、预测分析等。AI模型的类型很多,可以根据其功能和应用场景进行分类。
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2024-09-04 23:00
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系列八》中文分词》规则分词》正向最大匹配法
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《
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原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录
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系列八规则分词正向最大匹配法总结
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系列八规则分词规则分词是基于字典
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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2024-09-04 19:08
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chatgpt免费接口|付费接口|chatgpt对接小爱同学
chatgpt是一个聊天机器人,它通过其
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技术实现与用户的交互,为用户提供方便、快捷的付费服务。本文将详细介绍chatgpt付费接口,让大家了解如何使用此接口实现安全快捷的网络支付。
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基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解)
目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于深度学习在
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词袋模型(英语:Bag-of-wordsmodel)是个在
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和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是?
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基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
摘要在机器学习和
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领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。
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【机器学习-神经网络】循环神经网络
RNN能够有效地捕捉序列数据中的时序依赖关系,因此在
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【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
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基于人工智能的智能客服系统
目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现
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(NLP)对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论
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基于人工智能的文本情感分析系统
目录引言项目背景环境准备硬件要求软件安装与配置系统设计系统架构关键技术代码示例数据预处理模型训练模型预测应用场景结论1.引言文本情感分析是一种
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技术,用于识别和提取文本中的情感信息。
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TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术
标题:TorchText宝典:解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与
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(NLP)的交叉领域中,PyTorch已经成为了一个强大的工具。
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深度学习基础之循环神经网络
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语音识别时间序列分析优缺点优点缺点改进方法总结循环神经网络在
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中的最新应用和研究进展是什么?
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机器学习和深度学习
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acm会议什么档次_盘点AI国际顶级会议
人工智能(英文全称ArtificialIntelligence,缩写为AI)从其字面意思理解是由人制造出来在机器上体现出的类似于人类的智能,其技术研究包含机器视觉、机器学习、
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、机器运动和控制等众多方面
weixin_39531992
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2024-09-03 20:09
acm会议什么档次
一文讲清楚,AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM,ChatGPT等概念
本文旨在深入解析人工智能(AI)、通用人工智能(AGI)、人工智能生成内容(AIGC)、
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(NLP)、大型语言模型(LLM)以及ChatGPT等关键概念,并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用
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OpenAI Chatgpt发展历史和Chatgpt-3的研发过程工作原理
该技术使用了一种无需人类标注的方式,使神经网络学习到了大量
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任务的知识。2018年,OpenAI团队开发了第一个GPT模型,并在
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领域取得了显著的成果。该
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【AIGC未来的发展方向】面向人工智能的第一步,一文告诉你人工智能是什么以及未来的方向分析
AI是一个广泛的概念,它包括很多不同的技术,例如机器学习、深度学习、
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等等。这些技术都具有不同的功能和应用。
洛神灬殇
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2024-09-03 04:14
【AIGC】ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册
《博客》:人工智能,深度学习,机器学习,python,
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,AIGC等分享。
@我们的天空
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--Keras 实现LSTM生成文本
令人兴奋的是,基于上一篇《keras实现LSTM字符级建模》的原理,使用LSTM我们可以根据之前文档出现过的字符来预测下一个字符,并且根据训练数据文本的特定的“风格”或“看法”生成新的文本。这很有趣,但我们将选择一个风格独特的人——威廉·莎士比亚(WilliamShakespeare),现根据他现有的作品来生成乍一看都有点儿像莎士比亚的作品的文本。fromnltk.corpusimportgute
糯米君_
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大语言模型诞生、探索和爆发阶段
2017年:Google发表了Transformer架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它彻底改变了
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(NLP)领域,使得大规模并行化处理成为可能,
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2024-09-02 10:38
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