NLP之路第13页

大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）

分布式训练的关键技术及应用4.利用TensorFlow进行LLM分布式训练的具体实践5.高级主题与最新进展探究大语言模型LLM分布式训练：TensorFlow攻略与深度解析（LLM系列04）1.引言随着自然语言处理（NLP

North_D·2025-02-05 08:20

Android 开发：新的一年，新的征程

如今，我们站在新的起点，怀揣着对技术的热爱与追求，向着2025年的Android开发之路大步迈进。2023年的辉煌成就在过去的一年里，Android开发取得了众多令人瞩目的进展。

志尊宝·2025-02-04 22:43

NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱

往前文章链接NLP模型笔记2022-25：neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24：neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022

源代码杀手·2025-02-04 20:55

【LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备

LangChain编程：从入门到实践】开发环境准备作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理（NLP

AI天才研究院·2025-02-04 18:39

【自然语言处理（NLP）】生成词向量：GloVe（Global Vectors for Word Representation）原理及应用

优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的GloVe词向量优点应用总结个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

道友老李·2025-02-04 16:59

利用Python高效处理大规模词汇数据

引言词汇数据的处理是自然语言处理(NLP)领域中的一个常见任务。无论是构建词典、进行文本分类还是情感分析，都需要对大量的词汇数据进行预处理和分

东方佑·2025-02-04 16:23

什么是大模型？大模型从入门到精通（超详细）看这一篇就够了！！！

这些模型由于其规模庞大，能够捕捉到数据中的复杂模式，因此在自然语言处理（NLP）、计算机

AI产品经理·2025-02-04 15:51

毕设分享基于大数据的b站数据分析

文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘（NLP）3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术

knooor·2025-02-04 12:58

AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧

一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。

俞兆鹏·2025-02-04 10:35

基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现

##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现

###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。

追蜻蜓追累了·2025-02-04 03:10

java开发工程师面试问题，java面试题大汇总小山博客

只有全面的复习，才能让我们更好的充实自己，武装自己，为自己的面试之路不再坎坷！今天

A程序员导师·2025-02-04 01:24

动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型

在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。

王国平·2025-02-04 00:51

[创业之路-272]：不同规模的赚钱，需要的杠杆不同

小规模赚钱个人投资与创业：在小规模赚钱活动中，如个人创业或小型投资，杠杆可能主要体现在个人信用贷款、亲友借款或众筹等方式上。这些杠杆通常规模较小，但能够帮助初创者或投资者快速启动项目或抓住市场机会。时间与精力：对于很多小规模创业者来说，他们可能更多地依赖自己的时间和精力作为杠杆，通过加班加点、身兼多职等方式来扩大业务规模或提高收入。中等规模赚钱银行贷款与风险投资：随着业务规模的扩大，中等规模的企业

文火冰糖的硅基工坊·2025-02-04 00:17

AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路

一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型，展现出强大的自然语言处理能力，能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20

nbsaas-boot·2025-02-03 23:40

DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击

引言近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理（NLP）领域的革命性进步。

不要em0啦·2025-02-03 23:07

面试常考题目——状态码总结

这是个面试和考研的算法练习我们一起加油上岸之路总述=====================================================================1开头这一类型的状态码

字节全栈_BjO·2025-02-03 21:54

探索自然语言处理的前沿：使用OpenAI API进行文本分析

#引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例，深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。

qq_37836323·2025-02-03 19:09

分词实现小案例

MySQL并不是一个专门设计用于处理自然语言处理（NLP）或文本分词的数据库，但可以通过一些方法和技巧实现基本的分词功能，尤其是在处理中文文本或其他语言的应用场景中。

CodingBrother·2025-02-03 19:04

Linux网络知识详解以及demo（Centos6、7）——OSI、TCP、UDP、IP、子网掩码/划分、网关、路由、广播、虚拟网络、网卡、交换机、DNS、ARP

ip地址：网络通讯标识信息子网掩码：在局域网中可以有多少个主机网关：从一个局域网到另一个局域网的必经之路网络号：主机位全为0广播地址：主机位全为1子网掩码：网络位全为1，主机位全为0虚拟软件网络配置仅主机模式宿主机可以访问外网

Pert-·2025-02-03 15:06

从零开始：eBay账号设置与管理的详细教程

本文将为你提供从零开始注册、设置到管理eBay账号的全面指南，让你更轻松地踏上跨境电商之路。一、开启eBay之旅：注册账号1.选择你的起点首先，访问eBay官方网站，选择适合你业务的站点。

跨境卫士小星·2025-02-03 15:00

深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发

什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知

Landy_Jay·2025-02-03 13:47

M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models

M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。

UnknownBody·2025-02-03 11:36

DeepSeek：开启智能搜索与AI发展的新纪元

一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出，是一款集自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、强化

gs80140·2025-02-03 08:08

【书生·浦语大模型实战营】学习笔记（三）：“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理

GoAI·2025-02-03 05:10

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理

从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。

AGI大模型与大数据研究院·2025-02-02 22:43

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持

AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构

Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。

AI大模型应用之禅·2025-02-02 15:29

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。

kakaZhui·2025-02-02 13:43

程序员之路：深入理解Java的内存管理和垃圾回收机制

深入理解Java的内存管理和垃圾回收机制对于Java开发者来说至关重要。以下是关于Java内存管理和垃圾回收机制的详细解析：一、Java内存管理Java的内存管理主要依赖于Java虚拟机（JVM）的内存分配和垃圾回收机制。JVM将内存划分为不同的区域，包括堆内存、栈内存、方法区、程序计数器等，每个区域都有其特定的用途和管理方式。堆内存：用于存放对象实例，是垃圾回收器管理的主要区域。堆内存还可以细分

ysdysyn·2025-02-02 12:35

程序员之路：编程语言面向对象的特征

这段时间一直忙着谈对象，都忘了面向对象的概念了，今天回忆回忆一下基础的知识。面向对象编程（Object-OrientedProgramming，OOP）有以下四个主要特征：封装（Encapsulation）概念封装是指将对象的状态（数据成员）和行为（方法）包装在一个单元（类）中，并且对外部隐藏对象的内部细节，只通过定义好的接口来访问对象。这样可以防止外部代码随意访问和修改对象的内部数据，从而提高数

ysdysyn·2025-02-02 12:05

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页：道友老李欢迎加入社区：道友老李的学习社区介绍**自然语言

道友老李·2025-02-02 12:04

【自然语言处理（NLP）】Word2Vec 原理及模型架构（Skip-Gram、CBOW）

文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导（1）输入表示（2）词向量矩阵（3）输出层（4）损失函数（5）参数更新3.优化技巧

道友老李·2025-02-02 11:58

向量语义（Vector Semantics）与表征学习（Representation Learning）详解

传统的NLP方法（如基于规则的语言模型）需要人为定义单词的语义规则，而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。

苏西月·2025-02-02 07:54

【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比

它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。

kakaZhui·2025-02-02 07:54

【Python深入浅出】Python：从诞生到闪耀，代码世界的传奇进化

目录引言：代码宇宙的璀璨之星Python一、前世：萌芽与成长1.起源故事：吉多的圣诞礼物2.初露锋芒：早期版本的诞生3.成长之路：功能扩充与社区形成二、今生：辉煌与拓展1.版本更迭：Python3的变革与发展

奔跑吧邓邓子·2025-02-02 06:47

大前端工程师进阶之路，Node全栈为前端带来更多可能

导读：对那些刚入门前端的开发者来说，前端是一个“令人畏惧”的领域，尤其是在你看到前端的技能图谱时，你会发出这样的感叹，前端怎么有那么多的东西要学？我应该从何处学起？我又该如何应对千变万化的前端技术？目录如何选择？关于变化前端工程师如何抉择全栈工程师很吊？说一说node全栈？K型人才？在大厂，前端晋升靠啥？大前端的边界到底在哪里？如何选择？俗话说，“男怕入错行，女怕嫁错郎”。其实前端开发也一样，从开

麦田上的字节·2025-02-02 04:36

【AI知识点】三种不同架构的大语言模型（LLMs）的区别

【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理（NLP）中，预训练语言模型（LLMs,LargeLanguageModels）通常基于不同的架构，如仅编码器的模型（Encoder-only

AI完全体·2025-02-01 23:09

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（三）Word2Vec

Word2Vec定义：Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术，基于神经网络模型，它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec，我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量（一般是高维的），并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源：Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出，它迅速成为了词向量表示（wordembeddi

Blankspace空白·2025-02-01 18:31

【小白学AI系列】NLP 核心知识点（五）Transformer介绍

TransformerTransformer是一种基于自注意力机制（Self-AttentionMechanism）的深度学习模型，首次由Vaswani等人于2017年在论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。与RNN和LSTM不同，Transformer不需要依靠序列顺序进行递归，而是通过全局注意力机制一次性处理整个输入序列，从而具备了更高的计算效率和更强的并行化能力。Tran

Blankspace空白·2025-02-01 18:58

Linux中端口被占用如何解决

3306netstat命令查找查找被占用端口netstat-tuln|grep端口号#示例netstat-tuln|grep3306netstat-tuln|grep6379ss命令查找查找被占用端口ss-tunlp

烛照103·2025-02-01 18:27

vscode用ssh连接服务器后，明明内存还很富足，为什么却很卡顿

buffer/cache和swap的先后顺序三、个人总结reference前言这两天由于需要跑实验，数据集比较大，因此我在vscode上通过ssh连接上我们实验室的服务器（两张A100的配置）开启我的实验之路

炸毛小怪·2025-02-01 15:37

智能化Kubernetes管理：AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践

随着人工智能（AI）技术的成熟，特别是基于自然语言处理（NLP）的智能体如ChatGPT的出现，AI智能体能够在Kubernete

大大宝的博客·2025-02-01 15:59

【大模型应用开发动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出

智能体，策略学习，强化学习，自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeLanguageModel，LLM）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

杭州大厂Java程序媛·2025-02-01 14:22

2024年数据平台建设指南

构建一个现代化、高效、灵活的数据平台不仅是应对这一挑战的必由之路,更是赋能业务创新、提升运营效率的关键所在。

DataHub数据社区·2025-02-01 12:42

深度学习-笔记1

·2025-02-01 12:15

【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询

目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c

新世纪debug战士·2025-02-01 03:58

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

python tkinter计算器实例_可能是最有颜值的Python Tkinter计算器

上机实践课程开始了,嗯，老师来了之后念了下PPT，然后说:开始做吧.........然后就开始了Python的GUI之路，以前没接触过PYthon的可视化界面(虽然这样很不明智)但是现在做起来感觉写小工具还挺方便的

weixin_39611043·2025-01-31 20:32

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

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