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大模型--个人学习心得

LargeLanguageModel，即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型，它通过驯良大量文本数据，学习语言的语法、语义和上下文信息，从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP

挚爱清&虚·2024-09-05 12:27

用AI改变对话：ChatGPT的全面研究

进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG

AI立志传·2024-09-05 10:09

2024下半年最新版 Java 面试题整理（初、中、高、架构）持续更新中

【071期】面试官问：什么场景下适合使用ArrayList或LinkedList？【072期】面试官：对并发熟悉吗？说说wait、notify、yield等线程间的协作【073期】SpringBoot项目@Async默认线程池导致OOM问题如何解决？【074期】摒弃“机械化”编码，SpringBoot实现动态增删启停定时任务【075期】面试官问：Spring使用了哪些设计模式？举例三种即可面试题-

2401_84047990·2024-09-05 05:35

面试题整理2

1、设计模式是什么？你知道哪些设计模式，并简要叙述？设计模式是一种编码经验，就是用比较成熟的逻辑去处理某一种类型的事情。1).MVC模式：ModelViewControl，把模型视图控制器层进行解耦合编写。2).MVVM模式：ModelViewViewModel把模型视图业务逻辑层进行解耦和编写。3).单例模式：通过static关键词，声明全局变量。在整个进程运行期间只会被赋值一次。4).观察者模

充满活力的早晨·2024-09-05 03:37

NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型（2）

3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例，平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans

人生百态，人生如梦·2024-09-04 22:20

基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解）

目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于深度学习在自然语言处理（NLP）领域近几年出现的

一颗洋芋·2024-09-04 15:41

格局？境界？思想的维度的外衣！

我们把格局和境界，用NLP中的一个工具来解释！这个工具叫做“思想健身室”。通常，我们都知道保持良好的身体状态，需要健康饮食，充足睡眠，合理运动，思维也一样，想要达到更高的境界，需要刻意练习。

晓小女子·2024-09-04 11:24

【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦

HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理（NLP）和机器学习项目的社区。

东华果汁哥·2024-09-04 06:39

NLP中的词向量及其应用

这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如

喜欢打酱油的老鸟·2024-09-04 05:01

基于人工智能的智能客服系统

目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论

嵌入式详谈·2024-09-04 05:58

LLM大模型落地-从理论到实践

学习目标熟悉主流LLM（Llama,ChatGLM,Qwen）的技术架构和技术细节；有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础，熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异

hhaiming_·2024-09-04 01:12

TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术

标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。

2401_85702623·2024-09-04 01:06

宁缺100·2024-09-03 18:57

一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念

本文旨在深入解析人工智能（AI）、通用人工智能（AGI）、人工智能生成内容（AIGC）、自然语言处理（NLP）、大型语言模型（LLM）以及ChatGPT等关键概念，并探讨它们在现代科技发展中的重要性和实际应用

GPT-Hub·2024-09-03 10:07

Liunx最常用命令

1.系统命令命令帮助命令名-help查看ip地址ipaddr清屏clear重启reboot关机shutdown关闭防火墙systemctlstopfirewalld查看端口号占用情况netstat-tnlp

陈恒源·2024-09-03 07:54

0607 三组27号学习《NLP最有效用的十二条前提假设》心得

凡事都有他自身的规矩，与人沟通，想得到回应，就要做对方能够接受的状态，同时会有相应的回应，才会找到方法进行下一步的沟通，做事情，没有成功是选择的方式不对，不必纠结，换思路，换方法，总能找到成功的路。重复老套的做，就会得到老样子的结果！

幸福的水滴·2024-09-02 15:19

【Linux命令】进程、端口查询命令

1、根据进程ID查询占用的端口号netstat-nlp|grep[进程ID]2、根据端口号查询占用它的进程IDlsof-i:[端口号]或者netstat-nlp|grep[端口号]

iku!!·2024-09-02 12:20

大语言模型诞生、探索和爆发阶段

2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，

花开盛夏^.^·2024-09-02 10:38

GPT-3：一个新应用生态系统诞生了

GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理（NLP）模型。

派派AI学院·2024-09-02 09:34

Hugging Face教程

HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统，NLP技术的应用日益广泛。

小牛笔记·2024-09-02 07:22

王梦雪中原焦点团队网络初期27期坚持分享第1天 20210325

之前看NLP方面书籍觉得自己顿悟了一些生活的道理。今晚上完第一节课感觉自己豁然开朗。在听刘老师讲课的时候我才真正觉察到自己的问题。所以拿起手机给老公发了条信息，得到的是温暖的回应。这种感觉真的很好。

王天才要努力·2024-09-02 06:16

找出影响无意识的办法使它支持目标。

我的摘录：第一，重塑情绪、行为和记忆，这是基于约翰·格林德和理查德·班德勒最先开发的神经语言编程NLP的理解。1）NLP理论认为，无意识会控制人的体验、感知过去的记忆、以及当前发生的事。

如意笔记·2024-09-01 17:26

Day285 你爱学习吗

我说：NLP考试20多道题，写的我手胳膊酸疼，不听使唤，写的

李春华_7db6·2024-09-01 12:19

周报 | 24.8.19-24.8.25文章汇总

《黑神话：悟空》石破天惊，RTX4090D飞越花果山_新智元悟空-CSDN博客OpenCV学堂|汇总|深度学习图像去模糊技术与模型-CSDN博客深度学习与NLP|

双木的木·2024-09-01 08:26

深度探索：机器学习中的序列到序列模型（Seq2Seq）原理及其应用

从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统，众多自然语言处理（NLP）任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列（Sequence-to

生瓜蛋子·2024-09-01 08:22

Firefly多轮对话微调书生·浦语InternLM-7B实践

Firefly项目链接：https://github.com/yangjianxin1/Fireflyfirefly-internlm-7b模型权重：https://huggingface.co/YeungNLP

u013250861·2024-09-01 00:09

大语言模型原理与工程实践：混合微调策略

ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP

AGI通用人工智能之禅·2024-08-31 15:13

中标 | 极客天成分布式存储软件成功中标华泰证券并行文件系统软件项目

华泰证券并行文件系统软件项目是服务于华泰证券量化投研的重点项目,是华泰证券能否取得可持续性竞争优势的关键所在,华泰证券多年深耕信用量化投研领域，基于大数据、人工智能、NLP等技术自主研发。

极客天成ScaleFlash·2024-08-31 14:31

学习课程

个人成长方面：1.家庭系统排列——慧和心理机构王良炳老师2.脉轮舞——十堰菲竼空间宋佳奕老师3.有效沟通（非暴力沟通）实操练习课程——刘运华老师（我本人）二，心理咨询师技术方面1.儿童沙盘游戏治疗2.NLP

静待花开_602f·2024-08-31 12:11

文字模型训练分析评论（算法实战）

文字模型训练，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。

富士达幸运星·2024-08-31 04:55

1-pipeline()函数-transformers-python库

Transformer模型用于解决各种NLP任务，Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。

Flora-pi·2024-08-31 04:53

小琳AI课堂：单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘

今天，我们要深入探讨自然语言处理（NLP）领域中的两种基础模型架构：单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列（如句子）的方式上有显著差异，它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。

小琳ai·2024-08-31 01:29

【Python机器学习】NLP词频背后的含义——隐性语义分析

隐性语义分析基于最古老和最常用的降维技术——奇异值分解（SVD）。SVD将一个矩阵分解成3个方阵，其中一个是对角矩阵。SVD的一个应用是求逆矩阵。一个矩阵可以分解成3个最简单的方阵，然后对这些方阵求转置后再把它们相乘，就得到了原始矩阵的逆矩阵。它为我们提供了一个对大型复杂矩阵求逆的捷径。SVD适用于桁架结构的应力和应变分析等机械工程问题，它对电气工程中的电路分析也很有用，它甚至在数据科学中被用于基

zhangbin_237·2024-08-30 14:22

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系

自然语言处理（NLP）与机器学习：深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括：2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括：3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP

听忆.·2024-08-30 10:51

大模型训练和推理

文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行

李明朔·2024-08-30 01:27

自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战

自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2024-08-29 20:24

计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究

通过运用自然语言处理（NLP）技术，清洗并预处理了这些数据，以便于后续分析。随后，采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向，从而判断游客的整体满意度。

微信bishe58·2024-08-29 10:49

【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员

使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走

听忆.·2024-08-29 06:19

论文：Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

论文：Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode

Ian_Wonder·2024-08-28 18:27

初识LangChain的快速入门指南

初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理（NLP）工具链，旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。

hai40587·2024-08-28 17:50

【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理（文末送书）

文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里，Transformer模型以其强大的性能和创新的思想，迅速在NLP社区崭露头角，打破了过去30年的记录。

屿小夏·2024-08-28 14:56

【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表（三）——度量词袋之间的重合度

如果能够度量两个向量词袋之间的重合度，就可以很好地估计他们所用词的相似程度，而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此，下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度：importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten

zhangbin_237·2024-08-28 05:33

【Python机器学习】NLP概述——深度处理

自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层，就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构（特征提取+建模）中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中，前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段（特征提取和特征分析）。例如，词性标注（POS标注）是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成，该流水线包括上图中所有的前

zhangbin_237·2024-08-28 05:03

【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战