自然语言处理杂谈第4页

Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景

引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。

AI大模型learner·2025-03-13 17:33

Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现）

VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生

阿正的梦工坊·2025-03-13 15:50

AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别？

技术原理：主要利用自然语言处理和深度学习技术，分析文本的风格、语法结构和语义连贯性，以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标：主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃

真不二价825·2025-03-13 13:06

使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程

对于数据分析、自然语言处理、学术研究等领域，Wikipedia页面内容往往是研究者和开发者的重要数据来源之一。

Python爬虫项目·2025-03-13 05:35

NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程

一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。

AI专题精讲·2025-03-13 03:48

基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效）

基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。

Real Man★·2025-03-13 03:47

Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务

1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。

花千树-010·2025-03-12 22:15

2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。

文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。

BigSharkTech 必杀技·2025-03-12 22:14

Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型

1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention

爱研究的小牛·2025-03-12 20:32

如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率

我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈

weixin_40941102·2025-03-12 19:55

【AI论文】SEAP: 无训练稀疏专家激活修剪，解锁大型语言模型的潜力

摘要：大型语言模型在各种自然语言处理任务中取得了显著成功，然而其在推理过程中的高计算成本仍然是一个主要瓶颈。

东临碣石82·2025-03-12 19:53

大模型问答机器人如何实现自然交互

大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，

杭州大厂Java程序媛·2025-03-12 16:02

各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效

1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点：自然语言处理（NLP）能力强：ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异，

JXY_AI·2025-03-12 14:23

Transformer 的原理是什么？

它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）和其他领域。Transforme

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:08

大模型微调：定义、方法、应用与未来展望

例如，在自然语言处理中，预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调，模型可以学习到特定领域的特征和规律，从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一

软件职业规划·2025-03-12 11:33

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。

shuoac·2025-03-12 04:06

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

大模型：利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理

曲幽·2025-03-11 21:36

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一

珠峰日记·2025-03-11 15:20

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

LangChain是一个用于自然语言处理的库，它

fgayif·2025-03-11 04:50

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南

在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。

bBADAS·2025-03-11 04:48

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

python os模块[zt]

pythonos模块(2008-07-0311:59:39)http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e808acf01009uav.html标签：pythonos杂谈分类：pythonPython

weixin_34357962·2025-03-11 02:04

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不

shuoac·2025-03-11 02:03

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

OreoCC·2025-03-10 18:05

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。

橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

利用大型语言模型进行市场分析与预测

近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现，使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力，对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。

不二人生·2025-03-10 13:31

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。

m0_57781768·2025-03-10 06:43

如何成为LangChain项目的贡献者

技术背景介绍LangChain是一个开源项目，致力于处理自然语言处理和生成任务。随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。

eahba·2025-03-10 06:11

使用LangChain实现最新NLP研究成果

近年来，自然语言处理（NLP）领域的研究取得了显著的进展，而LangChain通过实现这些最新的研究成果，为开发者和研究人员提供了强大的工具与服务。

eahba·2025-03-10 05:33

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？

T-I-M·2025-03-10 04:26

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