自然语言(nlp)论文阅读笔记第6页

DeepSeek大模型技术深度解析：揭开Transformer架构的神秘面纱

摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，基于Transformer架构，具备卓越的自然语言理解和生成能力。

不一样的信息安全·2025-02-01 08:07

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现，已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美，引发了AI研究者和从业者的广泛关注。

人工智能学家·2025-02-01 06:23

深度解读大语言模型中的Transformer架构

一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构，在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

构建高效LLM应用开发架构的关键策略

LLM通过处理和理解自然语言，为各种场景提供了强大的智能解决方案，从智能客服到内容生成，再到教育应用，都有着广泛的应用前景。

AI天才研究院·2025-02-01 05:12

表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究

具体来说，论文探讨了以下几个关键方面：背景与挑战：大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，但在处

C7211BA·2025-01-31 23:25

【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现

解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。

蒙娜丽宁·2025-01-31 23:24

深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型

深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）已经成为了强大的工具，能够生成高质量的自然语言文本，

m0_57781768·2025-01-31 19:14

NLP模型大对比：Transformer ＞Seq2Seq ＞ LSTM ＞ RNN ＞ n-gram

结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异：一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词（如3-gram只看前2词）可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的

feifeikon·2025-01-31 19:14

【大模型入门必看】LLM大语言模型导读

尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现，正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。

古-月·2025-01-31 16:24

讯飞绘镜（ai生成视频）技术浅析（三）：自然语言处理（NLP）

1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块：语义分析：理解用户输入的文本，提取关键信息（如实体、事件、情感等）。情节理解：分析文本中的故事情节，识别事件序列和逻辑关系。

爱研究的小牛·2025-01-31 14:43

DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比

文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理（NLP）企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成

码事漫谈·2025-01-31 13:01

本地部署 DeepSeek-R1 大模型

它是一款专注于数学、代码和自然语言推理任务的高性能AI推理模型。许多用户希望能在本地环境中自由操作这些强大的模型，因为这不仅关乎数据隐私，还能满足定制化部署的需求。这

网络安全我来了·2025-01-31 13:57

A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management

KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型（LLM）因其理解上下文和执行逻辑推理的能力，彻底改变了自然语言处理

UnknownBody·2025-01-31 12:47

Llama大型语言模型原理详解

Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。

摆烂大大王·2025-01-31 11:40

Linux系统python虚拟环境及HanLP部署

在Linux系统中运行HanLP，要安装部署一个Python的虚拟环境，实现Python2与Python3的版本共存，Python虚拟环境与JavaJVM虚拟机的共存，HanLP是面向生产环境的多语种NLP

段智华·2025-01-31 07:04

我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！

关于NLP那些你不知道的事2025年01月29日13:08我把DeepSeek-R1推理能力知识蒸馏到Qwen2，效果真的炸裂！！！一、什么是知识蒸馏？

AI生成曾小健·2025-01-31 03:00

《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》

在自然语言处理（NLP）领域，让计算机理解人类语言中的隐喻和象征，是迈向更高语言理解水平的关键一步。

程序猿阿伟·2025-01-31 00:40

AI 大模型创业：如何利用商业优势？

这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数，能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。

AI天才研究院·2025-01-30 21:46

语言模型与向量模型：深入解析与实例剖析

在自然语言处理领域，语言模型和向量模型

♢.＊·2025-01-30 20:06

cursor软件的chat和composer分别是什么

代码生成：根据自然语言描述生成代码片段。代码优化：提供代码优化建议或重构

hunter206206·2025-01-30 19:00

Python 库的记录

GitHub-jobbole/awesome-python-cn:Python资源大全中文版，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理

weixin_40895135·2025-01-30 16:23

词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨

在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。

东方佑·2025-01-30 14:44

Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理

Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。

爱研究的小牛·2025-01-30 12:28

大模型问答机器人的智能化程度

大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP

AI大模型应用之禅·2025-01-30 09:35

大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化

1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。

AI大模型应用之禅·2025-01-30 08:27

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1

AI天才研究院·2025-01-30 08:23

用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考

如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?

闲云野鹤_SG·2025-01-30 08:52

Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？

在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行

AI大模型学习不迷路·2025-01-30 07:49

《向量数据库指南》——MoE应用：解锁深度学习新境界的钥匙

今天，我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用，并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理

大禹智库·2025-01-30 07:13

LLM based Single Agent System

LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

AI常见的算法

人工智能（AI）中常见的算法分为多个领域，如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。

纠结哥_Shrek·2025-01-30 03:49

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署

GoAI·2025-01-30 03:18

DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解

DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。

汪子熙·2025-01-29 23:52

【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE

在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。

kakaZhui·2025-01-29 23:17

进阶之路：从传统编程到AI大模型与Prompt驱动的爬虫技术

通过结合人工智能和自然语言处理技术，开发者可以更加高效地编写爬虫代码，并实现对网页内容的智能解析和提取。前置内容下面我将通过爬取豆瓣电影top25

大模型老炮·2025-01-29 21:04

开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一）

Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型，它具备出色的语言理解和生成能力，在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。

开源技术探险家·2025-01-29 21:33

火出圈的DeepSeeK R1详解

模型特性DeepSeek-R1是一款创新的AI推理模型，具有多项独特特性：高性能推理能力：在数学、代码和自然语言推理等任务上表现出色，性能对标OpenAIo1正式版。

清风AI·2025-01-29 17:58

创建自定义示例选择器以优化语言翻译模型

引言在构建自然语言处理模型时，一个常见的挑战是如何从大量示例中选择合适的子集来提高模型的性能和响应速度。本文将介绍如何使用自定义的示例选择器来优化语言翻译模型，特别是将英语翻译成意大利语的任务。

dsndnwfk·2025-01-29 17:56

Transformer--概念、作用、原理、优缺点以及简单的示例代码

它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。

Ambition_LAO·2025-01-29 17:23

DeepSeek：通用人工智能的技术前沿与创新突破

其研发方向覆盖自然语言处理、多模态交互、强化学习等领域，并在模型架构、训练效率及实际应用场景中取得显著成果。二、核心

热爱分享的博士僧·2025-01-29 17:52

不了解Sora？看完这篇文章你就懂了

一、Sora的概念介绍2024年2月16日，OpenAI发布了“文生视频”（text-to-video）的大模型工具，Sora（利用自然语言描述，生成视频）。

KuaFuAI·2025-01-29 14:05

python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取）

PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记

weixin_39630762·2025-01-29 14:04

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍

Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d

Blankspace空白·2025-01-29 14:33

NLTK命名实体识别（NER）

命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

Mr数据杨·2025-01-29 13:58

LLM Gateway：您的智能对话门户

reliablecommunicationswithOpenAIandotherLLMproviders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-gateway在人工智能和自然语言处理的浪潮中

芮奕滢Kirby·2025-01-29 09:10

2025（第十五届）中国互联网产业年会/AI重新定义互联网

未来十年，我们将进入“数智（新质）互联网”阶段，其核心特征是基础协议采用IPv6+，人机接口将以自然语言为主，不再依赖于点击AP

东锋1.3·2025-01-29 08:01

OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些

OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open

API技术大佬Anzexi58·2025-01-29 07:46

探索OpenAI Python SDK: 智能编程新里程

openai-pythonTheofficialPythonlibraryfortheOpenAIAPI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-python如果你对人工智能和自然语言处理有浓厚的兴趣

周澄诗Flourishing·2025-01-29 05:32

大模型应用：探索AI大模型的50个应用场景：让科技改变生活。

1.自然语言处理(N

AGI大模型资料分享员·2025-01-29 03:10

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