NLP--自然语言处理第4页

LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型

在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务。

大模型学习教程·2025-03-12 08:44

大模型面试--大模型（LLMs）基础面

目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。

TAICHIFEI·2025-03-12 08:13

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理

在当代自然语言处理领域，拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。

shuoac·2025-03-12 04:36

使用OpenAI API实现自然语言处理应用

使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。

shuoac·2025-03-12 04:06

《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探

文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理

shiter·2025-03-12 02:21

【基于KG的大模型对话系统（fastapi）完整可上手】

大模型：利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析：将用户输入解析为知识图谱查询，并结合LLM生成回答。主要功能：解析用户输入：检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。

放飞自我的Coder·2025-03-12 02:50

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

第6篇：Transformer架构详解（下）：多头注意力机制与位置编码

Transformer模型自提出以来，已经在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码，这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。

Gemini技术窝·2025-03-12 00:00

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

DeepSeek大语言模型下几个常用术语

站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现，但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”（大概是这个意思）更多内容，可关注公众号“一名程序媛”，我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理

曲幽·2025-03-11 21:36

【LLM】从零开始实现 LLaMA3

BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。

FOUR_A·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一

珠峰日记·2025-03-11 15:20

大语言模型原理基础与前沿双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构

大语言模型原理基础与前沿：双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词：大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels

AI智能涌现深度研究·2025-03-11 09:07

AI 驱动的软件测试革命：从自动化到智能化的进阶之路

人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能，通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。

綦枫Maple·2025-03-11 06:08

向量数据库简介

向量数据库通常使用高效的向量索引技术，支持基于向量相似度的查询和检索，可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。

openwin_top·2025-03-11 04:54

在LangChain中运行Replicate模型的实用指南

LangChain是一个用于自然语言处理的库，它

fgayif·2025-03-11 04:50

使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储

尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。

dgay_hua·2025-03-11 04:49

使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南

在处理长文本时，将其切割成较小的片段是常见的需求，尤其是在自然语言处理任务中。

bBADAS·2025-03-11 04:48

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

它们通过深度学习技术，特别是基于变换器（Transformer）架构的模型，能够在自然语言处理（NLP）任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展，也在实际应用中展现了巨大的潜力。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应，支持不

shuoac·2025-03-11 02:03

DeepSeek源码解析（2）

例如，在图像处理中，一张图片可以被表示为一个三维张量（高度、宽度、颜色通道数），而在自然语言处理中，一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量（句子长度、词向量维度

白鹭凡·2025-03-11 01:26

第N4周：NLP中的文本嵌入

本人往期文章可查阅：深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理（NLP）的技术，用于将单词表示为数字，以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是，一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。

OreoCC·2025-03-10 18:05

打造RAG系统：四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南

在当今信息爆炸的时代，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，简称RAG）系统已成为自然语言处理（NLP）领域的重要工具。

橙子小哥的代码世界·2025-03-10 16:57

利用大型语言模型进行市场分析与预测

近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的进步，大型语言模型（LLMs）在文本分析领域展现出强大的能力，为市场分析与预测带来了新的机遇。L

AI天才研究院·2025-03-10 16:27

大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速

随着AI大模型（如GPT、BERT、DALL·E等）的崛起，它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而，大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿，带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。

大模型应用场景·2025-03-10 15:50

大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT

诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现，使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力，对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。

不二人生·2025-03-10 13:31

AI Agent: AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化

的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步

AI天才研究院·2025-03-10 10:45

RoPE——Transformer 的旋转位置编码

在自然语言处理领域，Transformer是现代深度学习模型的基础，而位置编码（PositionEmbedding）则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。

机智的小神仙儿·2025-03-10 09:34

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用

深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤：高级技巧与实际应用在现代软件开发中，特别是在复杂的自然语言处理（NLP）和人工智能应用中，数据的传递和处理是至关重要的。

m0_57781768·2025-03-10 06:43

如何成为LangChain项目的贡献者

技术背景介绍LangChain是一个开源项目，致力于处理自然语言处理和生成任务。随着AI和机器学习领域的快速发展，LangChain项目的更新速度也很快。

eahba·2025-03-10 06:11

使用LangChain实现最新NLP研究成果

近年来，自然语言处理（NLP）领域的研究取得了显著的进展，而LangChain通过实现这些最新的研究成果，为开发者和研究人员提供了强大的工具与服务。

eahba·2025-03-10 05:33

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？

T-I-M·2025-03-10 04:26

AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能：新范式！新生产力！（2.1-大模型发展历程之背景与开端）

年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN参考文献与学习路径GPT系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲按照目标不同，AI大模型可分为四类，多模态为未来方向NLP大模型自然语言处理

shiter·2025-03-10 01:08

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术

AI博士小张·2025-03-10 01:31

提高客户体验：人类计算在营销中的应用

人类计算与营销：开启个性化时代的未来人类计算与营销：开启个性化时代的未来关键词：人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要：本文探讨了人类计算在营销中的应用，包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术

AI天才研究院·2025-03-09 21:26

PyTorch：Python深度学习框架使用详解

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发，因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。

零度°·2025-03-09 21:25

关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作

深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词，偶尔也可以是更小的语言单位，如字母或半词），故而在中文文字数据中，一张二维表往往是一个句子或一段话，而单个样本则表示单词或字。此时，不能够打乱顺序的维度是vocab_size，它代表了一个句子/一

MatrixSparse·2025-03-09 18:29

【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程

源码仓库地址：ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习（DL）技术，能够理解和响应客户的查询。

于飞SEO·2025-03-09 18:29

人工智能引领技术革命：ChatGPT与深度学习的突破性进展

特别是在自然语言处理（NLP）领域，OpenAI的ChatGPT凭借深度学习技术的持续突破，展现了AI在理解、推理、对话生成等方面的惊人进步。

撒旦骑路西法，大战吕布·2025-03-09 16:42

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模

以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python环境下直接运行。目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic

云博士的AI课堂·2025-03-09 13:18

专业英语

离散数学2.软件开发(1)编程词汇(2)开发术语(3)Linux(4)软件3.就业领域(1)职场(2)芯片(3)自动驾驶(4)嵌入式硬件4.深度学习(1)论文(2)深度学习DL(3)计算机视觉CV(4)自然语言处理

程序员爱德华·2025-03-09 08:55

1.6 从 GPT-1 到 GPT-3.5：一路的风云变幻

从GPT-1到GPT-3.5：一路的风云变幻人工智能的进步一直是科技领域的一个重要话题，而在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型的发布

少林码僧·2025-03-08 23:03

使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型

DeepSeek是一个强大的深度学习框架，支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具，结合HuggingFace的Transformers库，完成模型的训练和部署。

xinxiyinhe·2025-03-08 23:02

使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码

我们将使用自然语言处理（NLP）技术处理题目的文本信息，并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备：准备包含高中物理题目的数据集，每个题目都有对应的类别标签。

max500600·2025-03-08 19:17

Python 自然语言处理实战： NLTK 与 spaCy，文本分析的左右护法

Python自然语言处理实战：NLTK与spaCy，文本分析的左右护法引言在信息爆炸的时代，文本数据以前所未有的速度增长，蕴藏着巨大的信息和价值。

清水白石008·2025-03-08 17:19

【Hugging Face】datasets 库：加载、处理和分享大规模数据集

HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库，用于加载、处理和分享大规模数据集，特别适用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音任务

彬彬侠·2025-03-08 15:28

自然语言处理（NLP）领域大语言模型学习目录大全

本文主要收集了自然语言处理（NLP）领域的大语言模型，可以可以通过点击标题链接查看具体的详情。

彬彬侠·2025-03-08 13:45

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