自然语言nlp 第9页

百度文心大模型API保姆级教程：从入门到实战

对标OpenAI的GPT系列，文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力，广泛赋

海棠AI实验室·2025-02-26 16:44

【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算

矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。

猿享天开·2025-02-26 14:33

全市场大模型分类及对比分析报告

大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著成果。

早退的程序员·2025-02-26 13:53

深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破

其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模

量子纠缠BUG·2025-02-26 11:11

ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例

定义测试范围：界定测试所涵盖的模型功能模块、数据类型、应用场景等，比如是否包括图像识别、自然语言处理等不同功能。规划测试资源：确

小赖同学啊·2025-02-26 10:33

解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO

大家不难发现，无论是复杂的自然语言处理任务，还是充满挑战的智能推理难题，DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后

进一步有进一步的欢喜·2025-02-26 08:16

【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍

九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N

知识靠谱·2025-02-26 07:12

Python常见库的使用

Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理

浪子西科·2025-02-26 07:38

清华大学：DeepSeek-从入门到精通（文件提取附在最后）

核心功能呈现：涵盖文本生成与创作、自然语言理解与分析、编程支持、数据可视化等。使用方法详述：介绍访问平台方式、DeepSeek基本功能、联网搜索与文件上传等操作。从入

浪子西科·2025-02-26 07:38

OpenAI: 人工智能领域的领军企业

自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆

2401_87458718·2025-02-26 02:35

Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练

前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。

煤炭里de黑猫·2025-02-25 21:02

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en的比较分析

选择翻译模型的智慧：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en的比较分析opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en

邵意征Goddard·2025-02-25 19:45

深度融入行业的利器：Helsinki-NLP Opus-MT-zh-en模型的应用案例

深度融入行业的利器：Helsinki-NLPOpus-MT-zh-en模型的应用案例opus-mt-zh-en项目地址:https://gitcode.com/mirrors/Helsinki-NLP/

彭榕赢Driscoll·2025-02-25 19:45

学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感

《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。

Nuyoah_610·2025-02-25 19:15

python开发翻译软件&PDF文档识别转换翻译

一、通过Helsinki-NLP模型实现离线翻译接口参考文档：https://blog.csdn.net/mzl87/article/details/1271234451.1、开发环境配置系统环境：WIN10

Juniper_fly·2025-02-25 19:14

深入Java自然语言交互的情感分析：从零构建智能情感检测系统

技术栈简介在开始之前，我们需要了解几个关键的技术点：StanfordNLP：提供了一套全面的自然语言处理功能，包

墨夶·2025-02-25 18:13

使用 Helsinki-NLP 中英文翻译本地部署 - python 实现

通过Helsinki-NLP本地部署中英文翻译功能。该开源模型性价比相对高，资源占用少，对于翻译要求不高的应用场景可以使用，比如单词，简单句式的中英文翻译。

Xian-HHappy·2025-02-25 18:42

文心快码用自然语言解释代码，助力高效研发

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据，可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码，提升编码效率，释放“十倍”软件生产力。如果您对【文心快码企业版】感兴趣，希望获取更多详细信息，点击进入企业服务咨询我们会尽快安排专业人员与您取得联系！我们期待与您建立联系，为您的企业带来更高效

·2025-02-25 16:40

NLP作业02：课程设计报告

NLP作业02：课程设计报告作业头这个作业属于那个课程自然语言处理这个作业要求在哪里NLP作业02：课程设计报告我在这个课程的目标是通过综合应用项目的实施，培养团队协作沟通能力和运用现代工具分析和解决复杂工程问题的能力这个作业在那个具体方面帮助我实现目标能综合运用所学理论知识和操作技能进行实际工程项目的设计开发参考文献

0255-·2025-02-25 15:49

即插即用的注意力机制21种

提示：谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展，注意力机制（AttentionMechanism）已成为提升模型表现的关键技术，本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码

@Mr_LiuYang·2025-02-25 14:40

自然语言处理(NLP)：文本向量化从文字到数字的原理

在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）中，将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。

全栈你个大西瓜·2025-02-25 10:45

告别复杂分词：Transformers轻松搞定文本处理

无论你是刚入门的新人，还是经验丰富的开发者，它都能帮助你在自然语言

星际编程喵·2025-02-25 09:08

大语言模型能否完全替代人类？——技术、能力与未来的思考

可以理解复杂的自然语言，生成连贯的文本，甚至完成编程、分析和创意任务。例

Hello kele·2025-02-25 09:07

ProgramHan·2025-02-25 09:05

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)

GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码，gpt2.

段智华·2025-02-25 09:35

选择 websim网站：一个用自然语言快速构建生成功能齐全的网站

用户只需用自然语言描述他们的愿景，即可快速生成功能齐全的网站。该工具非常适合从初学者到经验丰富的开发人员使用，可以快速生成应用程序、网站原型或试验网页设计。

喜好儿网·2025-02-25 07:53

20250221 NLP

1.向量和嵌入https://zhuanlan.zhihu.com/p/634237861encoder的输入就是向量，提前嵌入为向量二.多模态文本嵌入向量过程1.文本预处理文本tokenizer之前需要预处理吗？是的，文本tokenizer之前通常需要对文本进行预处理。预处理步骤可以包括以下内容：1.标准化大小写转换：将文本转换为统一大小写（通常是小写）以减少词汇表大小。去除标点符号：除去不必要

AI-lala·2025-02-25 07:50

使用 DistilBERT 进行资源高效的自然语言处理

在自然语言处理（NLP）中，像BERT这样的模型提供了高精度和出色的性能。然而，它们需要大量的内存和计算资源，这对于资源有限的组织来说是一个挑战。同时，对于需要快速响应的任务来说，这也是一个问题。

真智AI·2025-02-25 06:43

DeepSeek高能AI：低成本高效应用突破

该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构，使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。

智能计算研究中心·2025-02-25 03:25

深度学习与搜索引擎优化的结合：DeepSeek的创新与探索

目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek

m0_74825634·2025-02-25 01:37

2025预测趋势：AI知识库工具挑选指南

1.AI知识库的智能化：趋势预计到2025年，AI知识库工具将更加智能化，通过深度学习和自然语言处理技术，实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图，提供更准确和相关的信息。

·2025-02-24 23:17

【DeepSeek零基础入门】从零开始：如何训练自己的AI模型

是图像识别、自然语言处理，还是预测分析？明确目标后，选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten

Evaporator Core·2025-02-24 18:20

RAG+Agent人工智能平台：RAGflow实现GraphRAG知识库问答，打造极致多模态问答与AI编排流体验

2024-08-22支持用RAG技术实现从自然语言到SQL语句的转换。2024-08-02支持GraphRAG启发于graphrag和思维导图。2024-07-

汀、人工智能·2025-02-24 17:11

ollama安装(ubuntu20.04)

Ollama是一款开源的自然语言处理工具，它可以帮助开发者快速构建文本处理应用。

名栩·2025-02-24 17:10

DeepSeek在MATLAB上的部署与应用

DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型，其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB，作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件，拥有丰富的工具包和高效的算法环境。

CodeJourney.·2025-02-24 16:03

为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢？

最近在学习NLP算法的时候，进入到了深水区以后，发现了弄懂这个才是核心中的核心，抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。

cjl30804·2025-02-24 15:02

Engineering A Large Language Model From Scratch

从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理（NLP）中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布，这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。

UnknownBody·2025-02-24 15:31

智能测试执行利用算法利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行

以下将从Web应用和移动应用两个方面，给出利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行的实例，并附上部分代码示例。

小赖同学啊·2025-02-24 15:28

如何在Java中实现多头注意力机制：从Transformer模型入手

多头注意力机制（Multi-HeadAttention）是Transformer模型中的关键组件，广泛用于自然语言处理（NLP）任务中。

省赚客app开发者·2025-02-24 14:26

DeepSeek 赋能教育教学：开启智能教育的无限可能

它能助力教师快速生成教学课件，整合丰富素材，简化制作流程；依据课程大纲设计在线课程内容，规划模块、设计互动；通过分析多维度学习数据，为学生提供个性化辅导建议和学习计划；利用自然语言处理等技术辅助作业批改和答疑解惑

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

DeepSeek 深度赋能客服岗：效率与洞察的双重飞跃

它能凭借自然语言处理技术，快速理解客户咨询，精准提供解答方案；自动生成标准化、个性化的回复话术，大幅提升客服效率；利用机器学习对客户反馈进行深度分析，挖掘潜在需求与市场趋势。

AI_DL_CODE·2025-02-24 14:55

Transformer大模型实战教师学生架构

Transformer大模型实战教师学生架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来，随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理

AI智能涌现深度研究·2025-02-24 14:19

如何在Java中设计高效的Transformer模型架构

Transformer模型自从2017年提出以来，凭借其出色的性能和灵活性，在自然语言处理（NLP）和其他领域取得了显著的成功。

省赚客app开发者·2025-02-24 13:43

基于大模型的 SDL 需求阶段安全需求挖掘实战指南 —— 四步法实现从业务需求到风险矩阵的智能转换

随着大模型技术的发展，我们可以利用其强大的自然语言处理和知识图谱能力，实现从业务需求到风险矩阵的智能转换。本文将介绍一种基于大模型的四步法，帮助安全团队高效挖掘安全需求。

大F的智能小课·2025-02-24 08:09

AI Agent 对 DSL 产生较大影响的应用领域有那些？

AIAgent具备强大的自然语言理解能力，用户只需用自然语言描述数据需求，如“查询上个月销售总额超过100万的地区及销售额”，AI

低代码老李·2025-02-24 07:57

金融大模型应用的机遇与挑战

大模型本质特征大模型通常指大语言模型（LargeLanguageModel，LLM），是基于深度学习算法的自然语言处理技术，是通用大模型。

Python程序员罗宾·2025-02-24 03:34

DeepSeek vs ChatGPT：AI 领域的华山论剑，谁主沉浮？

而在人工智能的众多分支中，自然语言处理（NLP）因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系，成为了最受瞩目的领域之一。

晨陌y·2025-02-24 02:52

GPU与FPGA加速：硬件赋能AI应用

从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。

AI天才研究院·2025-02-24 01:20

DeepSeek学习教程从入门到精通pdf下载：快速上手 DeepSeek

它广泛应用于智能办公、教育辅助、编程开发、商业分析等领域，支持自然语言交互，用户无需复杂提示词即可获得高质量

不会编程的程序猿ᅟ·2025-02-24 01:19

如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南

1.引言在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。

Hello.Reader·2025-02-23 18:01

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