论文阅读-NLP

大模型GUI系列论文阅读 DAY3：《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》

摘要近年来，大型多模态模型（LMMs）的发展，特别是GPT-4V(ision)和Gemini，迅速扩展了多模态模型的能力边界，不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中，我们探讨了LMMs（如GPT-4V）作为通用网页代理的潜力，这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT，这是一种通用网页代理，利用LMMs的视觉理解能力，实现网页上的操作。我们在最新的MIND
feifeikon·2025-01-24 01:58

Python 如何使用 Bert 进行中文情感分析

前言在自然语言处理（NLP）领域，情感分析是一个非常常见且重要的应用。情感分析通常用于识别文本中的情感，例如判断一条微博或评论是正面、负面还是中性。
程序员徐师兄·2025-01-24 00:47

深入理解旋转位置编码（RoPE）及其在大型语言模型中的应用

的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理（NLP
tangjunjun-owen·2025-01-23 21:00

[python][whl]pyltp的whl格式文件所有版本下载地址汇总

pyltp：Python中的中文自然语言处理工具在数字化时代，自然语言处理（NLP）成为了与机器进行交互的关键技术。对于中文，由于其独特的语言结构和复杂性，专门的工具和库显得尤为重要。
FL1623863129·2025-01-23 12:30

Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理：从文本挖掘到智能对话

Java作为一种高效、灵活的编程语言，在大数据文本分析与自然语言处理（NLP）中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理（NLP）应用，带领你从文
一只蜗牛儿·2025-01-23 10:40

未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV

未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.
risc123456·2025-01-23 08:30

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建

大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

大语言模型原理与工程实践：网页数据

大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）作为自然语言处理（NLP）领域的前沿技术，能够从海量的网页数据中提取有价值的信息，进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 06:38

使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南

技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现，特别是对于自然语言处理(NLP)应用。
dagGAIYD·2025-01-23 04:53

使用ModelScope实现高效句嵌入生成

技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。
dagGAIYD·2025-01-23 04:23

Transformer架构原理详解：多头注意力（MultiHead Attention）

Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。
AI大模型应用之禅·2025-01-23 02:33

《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024

《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse
365JHWZGo·2025-01-22 17:28

论文阅读--Qwen2&2.5技术报告

Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型，具
__如果·2025-01-22 17:55

大模型GUI系列论文阅读 DAY3续4：《TREE SEARCH FOR LANGUAGE MODEL AGENTS》

摘要自主代理由语言模型（LMs）驱动，已在执行诸如网页自动化等决策任务方面展示出良好前景。然而，语言模型的一个主要局限在于：它们主要针对自然语言理解和生成进行了优化，在解决现实世界的计算机任务时，难以应对多步推理、规划以及环境反馈的利用。为了解决这一问题，我们提出了一种推理时搜索算法，使语言模型代理能够在交互式网页环境中执行显式的探索和多步规划。我们的方法是一种基于最佳优先（best-first）
feifeikon·2025-01-22 17:23

多头潜在注意力（MLA）是怎么来的，什么原理，能用简单的示例解释么

多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention，简称MLA）是一种改进的注意力机制，旨在提高自然语言处理（NLP）模型的推理效率和性能。
百态老人·2025-01-22 14:55

从0到1打造企业AI知识库-课程目录

2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术：NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章：搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
MaxCode-1·2025-01-22 14:53

深度学习Transformer框架

它是2017年由Vaswani等人提出的，在NLP领域取得了很大的成功。Transformer的主要优势在于它可以并行地处理输入序列中的所有元素，并且不依赖于序列长度。
Clown爱电脑·2025-01-22 09:16

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。
泰山AI·2025-01-22 09:46

一切皆是映射：Transformer架构全面解析

背景介绍自2017年，Transformer（自注意力机制）架构的问世以来，它已经成为自然语言处理（NLP）领域的主流技术之一。
AI天才研究院·2025-01-22 09:16

2.6 聚焦：Word Embedding

它是自然语言处理（NLP）中不可或缺的一部分，为文本数据提供了强大的表示能力。
少林码僧·2025-01-22 04:39

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

关键词：协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案，名
分享总结快乐·2025-01-22 04:38

Transformer架构原理详解：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来，深度学习在自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展，其中Transformer架构扮演着至关重要的角色
AI大模型应用之禅·2025-01-22 00:08

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。然而，在真实世界的网站上，其性能仍然受到以下问题的影响：(1)开放领域的复杂性，(2)有限的上下文长度，(3)在HTML结构上的归纳偏差不足。我们提出WebAgent，一个由LLM驱动的智能代理，能够通过自我学习的方式，在真实网站上按照自然语言指令完成任务。WebAgent通过将指令提前规划，将其分解为子指
feifeikon·2025-01-21 15:19

论文阅读笔记：AI+RPA

文章目录论文题目下载地址论文摘要论文题目Challengesandopportunities:ImplementingRPAandAIinfrauddetectioninthebankingsector下载地址点击这里下载论文摘要在银行业中，将机器人流程自动化（RPA）和人工智能（AI）集成用于欺诈检测是一项重大变革，既带来了挑战，也带来了机遇。随着金融机构面临日益复杂的欺诈企图，RPA和AI成为
几道之旅·2025-01-21 07:06

论文阅读：Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing

项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章，由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成，hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示，原始图像比如4k图像，首先分为两个主要模块：grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络，具体来说，原始图像经过下采样之后，默认256分
SetMaker·2025-01-20 22:47

ChatGPT 绘图的工作原理

ChatGPT的绘图功能结合了自然语言处理（NLP）和图像生成的技术，这种综合能力依赖于预训练模型（如GPT-4）和图像生成模型（如DALL-E）之间的紧密协作。
·2025-01-20 22:41

2024 年技术盘点与展望：从 AI 辅助到个人成长的多元探索

二、AI辅助创作：提升写作效率与质量在自然语言处理技术（NLP）的推动下，AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
109702008·2025-01-20 16:44

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。
拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

使用Python实现LLM的文本生成：风格迁移与内容控制

使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理（NLP
二进制独立开发·2025-01-20 02:46

ChatGPT详解

ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。
Loving_enjoy·2025-01-19 23:22

NLP 中文拼写检测纠正论文 Automatic-Corpus-Generation 代码

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 19:58

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。
橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

NLP 中文拼写检测纠正论文-07-NLPTEA-2020中文语法错误诊断共享任务概述

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:45

NLP 中文拼写检测纠正论文-04-Learning from the Dictionary

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:13

NLP 中文拼写检测纠正论文-01-介绍了SIGHAN 2015 包括任务描述，数据准备， 绩效指标和评估结果

拼写纠正系列NLP中文拼写检测实现思路NLP中文拼写检测纠正算法整理NLP英文拼写算法，如果提升100W倍的性能？NLP中文拼写检测纠正Paperjava实现中英文拼写检查和错误纠正？
·2025-01-19 15:12

利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南

#引言在人工智能的浪潮中，自然语言处理（NLP）成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业，专注于提供优秀的语言模型服务。
afTFODguAKBF·2025-01-19 14:05

深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑

基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
NAR_鱼丸·2025-01-19 13:59

ChatGPT原理及其应用场景

的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT，全名ChatGenerativePre-trainedTransformer，是OpenAI研发的一款聊天机器人程序，其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理（NLP
编程小郭·2025-01-19 11:47

SnowNLP 情感分析

#-*-coding:utf-8-*-importsysfromsnownlpimportSnowNLPfromjiebaimportanalysefromjiebaimportpossegtxt=u'
Taichi呀·2025-01-19 06:26

nlp培训重点-3

1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromcollectionsimportdefaultdictfromtransformersimportBertT
heine162·2025-01-18 18:24

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

BERT详解

1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的
comli_cn·2025-01-18 17:18

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
少林码僧·2025-01-18 16:12

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展，特别是Transformer架构在自然语言处理（NLP
FF-Studio·2025-01-18 07:31

PenGymy论文阅读

这里发现idea被人家先发了，没办法，资料收集的不够全面，现在来学习一下这个项目这篇论文的贡献如下：总的来说，他的主要工作是构建逼真的仿真环境，然后根据这个仿真环境生成真实的靶场，使得这个智能体能够在这个真实的环境去互动。下面来逐渐解析他的工作，我尽量详细一点1、背景和动机这种项目是在网络攻防中，攻防双方攻击者处于暗面，防御者处于明面，这时候受到攻击后应急处理多少会造成损失，那么要是可以提前预测攻
亚里士多没有德775·2025-01-18 05:50

NLP-语义解析(Text2SQL)：技术路线【Seq2Seq、模板槽位填充、中间表达、强化学习、图网络】

目前关于NL2SQL技术路线的发展主要包含以下几种:Seq2Seq方法：在深度学习的研究背景下,很多研究人员将Text-to-SQL看作一个类似神经机器翻译的任务,主要采取Seq2Seq的模型框架。基线模型Seq2Seq在加入Attention、Copying等机制后,能够在ATIS、GeoQuery数据集上达到84%的精确匹配,但是在WikiSQL数据集上只能达到23.3%的精确匹配,37.0%
u013250861·2025-01-17 21:43

开源人工智能模型框架：探索与实践

通过对多个主流开源框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、Detectron2、OpenCV、HuggingFaceTransformers、AllenNLP、MindSpore和Fastai
CodeJourney.·2025-01-17 12:27

大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据

数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）成为了自然语言处理（NLP
AI大模型应用之禅·2025-01-17 03:39

微软TTS(text-to-speech)文字转语音免费开源库edge-tts语音合成实践(Python3.10)

不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。
·2025-01-16 22:02

211本硕二战腾讯大模型算法岗，已凉......

01背景本弱鸡211本硕，nlp，无论文有实习（老板没资源且放养），本科有acm经历（1铜），面试pcg日常实习。02技术一面（时长1h）Q1：了解什么机器学习算法，讲一下原理？
AI大模型入门·2025-01-16 21:47
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