NLP-自然语言处理第2页

使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例

一、技术背景介绍LangChain是一个强大的框架，它可以帮助开发者轻松集成不同的自然语言处理(NLP)模型，并构建复杂的链式推理任务。SolarLL

qahaj·2025-02-26 16:15

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

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

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

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

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

ProgramHan·2025-02-25 09:05

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

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？

具体来说，在自然语言处理任务中，这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方

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

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

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

微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口

核心功能：不止于智能，更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）的深度融

·2025-02-23 16:03

国内怎样使用claude？亲测有效的使用方法来了！新手必备

它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力，更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性，正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域！克劳德的目标很简单：成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。

·2025-02-23 12:59

人工智能：从基础到前沿

2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络（CNN）4.4循环神经网络（RNN）5.自然语言处理

顾漂亮·2025-02-23 12:15

如何将DeepSeek集成到自己的项目中：从入门到精通

无论你是想构建一个图像分类系统，还是开发一个自然语言处理应用，DeepSeek都能帮助你快速实现目标。

木觞清·2025-02-23 08:43

AI趋势下，软件测试工程师怎么拥抱AI

以下是我的一些思考：一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。

悠然的笔记本·2025-02-23 05:24

Vgg 改进：添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习

它常用于处理序列数据（如自然语言处理、时间序列

听风吹等浪起·2025-02-23 02:36

巧用 PasteMate，联合 DeepSeek 与 LaTeX 高效生成 PDF 文档

PasteMate官网：PasteMate一、借助DeepSeek极速搜集信息DeepSeek作为先进的AI工具，具备强大的自然语言处理能力和信息检索

邢树军·2025-02-22 21:50

《AI与NLP：开启元宇宙社交互动新纪元》

人工智能（AI）与自然语言处理（NLP）技术的迅猛发展，为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升，深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。

·2025-02-22 19:13

使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南

在人工智能领域，特别是在自然语言处理（NLP）任务中，理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。

llzwxh888·2025-02-22 18:55

python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram

Word2vec模型之Skip-gram（跳字）模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛：1、假设我们的文本序列有五个词，["the","man","loves","his","son"]。2、假设我们的窗口大小为skip-window=2，中心词为"loves"，那么上下文的词即为："the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文

诗雨时·2025-02-22 18:53

用 Python + LLM 实现一个智能对话

这些模型被训练来理解和生成自然语言文本，能够执行多种自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情：文本生成：LLM可以生成各种类型的文本，如新闻、文章、小说等。

AGI大模型学习·2025-02-22 15:04

2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型

AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP摘要：大语言模型（LLMs）在多个领域展示出革新自然语言处理任务的潜力

量仔搞靓化·2025-02-22 12:41

【大模型应用开发动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑

大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词：大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展，尤其是深度学习和自然语言处理

杭州大厂Java程序媛·2025-02-22 12:39

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