NLP炼丹之路

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

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

生成树生成森林c语言中文网,生成树协议（STP）基本知识及实验（使用eNSP）

1、基本知识--摘至《网络之路--交换专题》(1)生成树的作用：在链路层消除环路上可能出现的广播风暴。(2)生成树的工作由三部分组成：选举过程、拓扑计算、端口行为确定。

飞翔的十号·2025-01-31 14:36

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

python3.7.4怎么安装pycryptodome_python3.6 安装第三方库 pyCryptodome 实现AES加密

编码之路编程环境Python3.6第三方库–pyCryptodome第三方库的介绍及下载1.在之前的AES加密中，python2或者3.4采用的是pyCyrpto这个模块，但是昨天废了好大劲去安装它都是失败

weixin_39799646·2025-01-31 13:27

【C语言基础习题】C语言练习题——bite 寒假班作业（8）

编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。你是如何在Bug的迷宫中找到出口的？

拾贰_C·2025-01-31 12:21

我的毕设之路：（2）系统类型的论文写法

一般先进行毕设的设计与实现，再在现成毕设基础上进行描述形成文档，那么论文也就成形了。1需求分析：毕业设计根据开题报告和要求进行需求分析和功能确定，区分贴合主题的主要功能和拓展功能能，删除偏离无关紧要的功能降低实现难度，增加或修改拓展功能达到工作量要求，记录文档，形成功能模块图、系统架构图和功能流程图。2数据库设计：根据功能模块及功能流程，设计数据库表及各字段，使数据库存储字段足以支撑整个功能运行且

我真不会起名字啊·2025-01-31 12:14

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

MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！

目录一、MySQL概述1、MySQL简介1.1MySQL的历史背景1.2MySQL的特点1.3MySQL的应用场景1.4MySQL的版本2、MySQL发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析3.4移动应用3.5云计算3.6物联

奔跑吧邓邓子·2025-01-31 08:08

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

自主创新，国产工业操作系统的破局之路

在当今数字化转型加速的时代，工业操作系统在工业领域的重要性日益凸显。然而，国产工业操作系统面临着诸多挑战。目前，国外的一些工业操作系统在市场上占据主导地位，凭借着先发优势、技术积累和完善的生态系统，给国产工业操作系统的发展带来巨大压力。从技术层面来看，国产工业操作系统在实时性、稳定性、兼容性等方面还需要不断提升。例如，在一些高精度的工业控制场景中，对操作系统的实时性要求极高，国产系统要达到国际先进

一RTOS一·2025-01-31 03:57

《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

云原生架构的核心原则：微服务、容器与DevOps

云原生架构正以前所未有的速度席卷各行各业，成为众多企业迈向高效、敏捷与创新之路的关键力量。

zhousenshan·2025-01-30 18:15

[创业之路-269]：《创业讨论会》- 系统之韵：从麻雀到5G系统的共通性探索

关键词：从系统的角度，麻雀、人体系统、企业系统、软硬件系统、软件系统、通信系统、5G系统是类似的：都有：内在看不见的规律、外在显性各种现象都是：输入、处理、输出都是：静态、要素、组成、结构、组织都是：运行、场景、流程、时序都是：规则、准则、规章、制度都是：目标、功能、性能、绩效、指标都是：不变、稳定、易变、随变都是：自顶向下设计、分解、分层、模块都是：自底向上实现、聚合、集成都是：需求、规划、设计

文火冰糖的硅基工坊·2025-01-30 16:28

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

实习成长之路：关于ElasticSearch深度分页带来的思考，如何解决深度分页和跳页

问题引入我们在平常使用ElasticSearch构建查询条件的时候一般用的都是from+size的方式进行分页查询，但是如果我们的页数太深/页面大小太大(from*size)>10000就会引发一个错误，我们将会得到一个错误这是为什么呢？因为ES的分页查询其实是这样来的因为ElasticSeach的天生分布式的原因，我们的数据是分散在几个分片中的，而我们设置了from+size需要对全部数据进行查

会写代码的花城·2025-01-30 14:42

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

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！总的来看需要关注三个函数，分别位于YOLO庞大源码的不同文件，下面逐一分析：bbox_iou函数bbox_iou函数位于/ultralytics-main/ultralytics/utils/metrics.py，这个函数的目的是计算两个边

水静川流·2025-01-30 12:23

LeetCode-第一题

之前从没有接触过算法题的训练，也深知自己几斤几两，所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点，十分欢迎混圈的大神们赐教，但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话，下面还是开始进入正

Joanna-升·2025-01-30 10:43

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

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

【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

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