NLP入门学习第9页

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

【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

【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

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

深度学习-笔记1

·2025-02-01 12:15

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

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

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

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

C、C++、Java到Python，编程入门学习什么语言好?

最近，TIOBE更新了7月的编程语言榜单，常年霸榜的C、Java和Python依然蝉联前三位。万万没想到的是，R语言居然冲到了第八位，创下了史上最佳记录。而且后续随着业内对数据统计和挖掘需求的上涨，R语言热度颇有些势不可挡的架势。然而作为程序员吃饭的工具，编程语言之间也形成了某种鄙视链，各大论坛里弥漫着剑拔弩张的气氛，众口难调。也难怪有很多初学者会有疑惑，为什么会有这么多编程语言，我到底应该学什么

明天会比今天更好·2025-01-30 22:53

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

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

Haproxy入门学习

HAProxy从零开始到掌握HAProxy原理和基本概念haproxy安装配置(笔记一)一.HAProxy是什么HAProxy是一个免费的负载均衡软件。HAProxy提供了L4(TCP)和L7(HTTP)两种负载均衡能力。二.安装和运行2.1创建用户为Haproxy创建用户和用户组，此例用户和用户组都是“ha”。如果想让Haproxy监听1024以下的端口，则需要以root用户来启动。我没有按照网

mikelv01·2025-01-30 07:43

Haproxy入门学习二

一、Haproxy的算法1.haproxy通过固定参数balance指明对后端服务器的调度算法，其中balance参数可以配置在listen或backend选项中2.haproxy的调度算法分为静态和动态调度算法，其中有些算法可以根据参数在静态和动态算法中相互转换3.静态算法：按照事先定义好的规则轮询公平调度不关心后端服务器的当前负载、连接数和响应速度等并且不可以实时修改权重，只能靠重启hapro

DawnEillen·2025-01-30 06:08

LLM based Single Agent System

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，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP

AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 05:03

【日常运维】mongoDB学习-入门介绍-其强大之处以及用武之地

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中

向往风的男子·2025-01-30 03:21

【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

【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

我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？

从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？

大模型.·2025-01-29 02:38

02-硬件入门学习/嵌入式教程-Type-C使用教程

一、前言今天，我们将一起探索Type-C的基础知识及其在实际应用中的使用。无论你是电子爱好者还是刚刚接触嵌入式系统的朋友都能一定的帮助；。二、Type-C接口简介Type-C是一种新型的USB接口标准，由USBImplementersForum（USBIF）于2014年推出。它以其可逆插的设计、更高的数据传输速度和更强的电力传输能力而著称。Type-C接口不仅适用于智能手机、平板电脑等移动设备，也

坏柠·2025-01-29 02:36

检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术

这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。

大霸王龙·2025-01-29 02:31

【PCIe 总线及设备入门学习专栏 6.2 -- PCIe VDM (Vendor Defined Messages)】

文章目录OverviewPCIeVDM(VendorDefinedMessages)概述PCIeVDMHeader的各个字段及作用VDM的工作方式例子：一个简化的VDM示例注意事项Overview本文将详细介绍PCIeVDM及PCIeVDMHeader各个域的作用。PCIeVDM(VendorDefinedMessages)概述在PCIe协议中，VendorDefinedMessages(VDMs

主公讲 ARM·2025-01-28 23:11

数码管扫描显示verilog_如何开始Xilinx FPGA开发之旅第二课 EGO1数码管与键盘

weixin_39869959·2025-01-28 21:19

FPGA入门学习之Vivado-数码管驱动设计实验

在本篇文章中，我们将介绍如何使用Vivado软件进行FPGA的数码管驱动设计实验。数码管是一种常见的输出设备，用于显示数字或字符等信息。通过本实验，您将学习如何使用FPGA来控制数码管的显示，并编写相应的Verilog代码。实验准备：Vivado软件的安装和配置。FPGA开发板（如Xilinx的Basys3）。实验步骤：步骤1：创建新工程打开Vivado软件，并选择"CreateProject"来

ZdqDeveloper·2025-01-28 20:45

如何0基础自学网络安全技术，推荐一个非常稳的网络安全学习路线_网络安全入门学习路线

青铜（筑基期）度过了石器时代，你已经储备了一些计算机的基础知识：操作系统的使用，网络协议，前端基础，数据库初识，但这距离做网络安全还不够，在第二个青铜阶段，你还需要再进一步学习基础，在第一阶段之上，难度会开始慢慢上升。这一阶段需要学习的知识有：Web进阶在前面的石器时代，咱们初步接触了网页编程，了解了网页的基本原理。不过那时候是纯前端的，纯静态的网页，没有接触后端。在这个进阶的阶段，你要开始接触W

星空真懒·2025-01-28 15:34

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