自然语言处理

【自然语言处理与大模型】模型压缩技术之量化在这篇文章中想和大家分享什么是量化？为什么要量化？以及如何实现量化？通过这三个基本问题，我们不仅可以全面了解量化的内涵和外延，还能更清晰地认识到它在实践中的重要性和应用价值。

AI大模型自然语言处理能力案例演示AI教程自然语言处理能力案例演示：生成内容介绍一下四次工业革命中药功能分析下面看看我们的输出结果：我们可以继续追问：

多模态大语言模型arxiv论文略读（三十九）➡️ 论文标题：MM-Soc: Benchmarking Multimodal Large Language Models in Social Media Platforms ➡️ 论文作者：Yiqiao Jin, Minje Choi, Gaurav Verma, Jindong Wang, Srijan Kumar ➡️ 研究机构: Georgia Institute of Technology, Microsoft Research Asia ➡️ 问题背景：社交媒体平台是多模态信息交流的中心，涵盖

ai大模型木子

嵌入模型（Embedding Models）原理详解：从Word2Vec到BERT的技术演进嵌入模型（Embedding Models）是一种将高维离散数据（如文本、图像）转换为低维连续向量表示的技术。这些向量能够反映数据的语义关系，使得“语义相近的实体在向量空间中距离更近”。例如：

鸿蒙布道师

OpenAI为何觊觎Chrome？AI时代浏览器争夺战背后的深层逻辑目录引言：一场蓄谋已久的"蛇吞象"计划一、Chrome：数字世界的"黄金入口"1.1 用户规模对比：ChatGPT与Chrome的悬殊差距

Nature method: 生物研究中的语言模型入门指南语言模型在人工智能（AI）和计算生物学的许多领域正发挥着日益重要的作用。在本入门指南中，我们讨论了基于自然语言和基于生物序列的语言模型如何应用于生物研究。本文主要面向希望在自身研究中应用这些前沿AI技术的生物学家，提供适应生物学需求的语言模型最佳实践指南和关键资源。

听风吹等浪起

NLP实战(4)：使用PyTorch构建LSTM模型预测糖尿病目录1. 数据准备2. 创建数据加载器3. 构建LSTM模型4. 模型训练5. 模型评估6. 可视化训练过程

海森大数据

Crawl4AI：打破数据孤岛，开启大语言模型的实时智能新时代当大语言模型遇见数据饥渴症在人工智能的竞技场上，大语言模型（LLMs）正以惊人的速度进化，但其认知能力的跃升始终面临一个根本性挑战——如何持续获取新鲜、结构化、高相关性的数据。传统数据供给方式如同输血式营养支持，受限于API更新周期、静态数据库的滞后性以及文档解析的碎片化，难以满足LLMs对实时信息的需求。Crawl4AI的诞生，以开源网页爬取技术重构了数据供应链，让大语言模型真正具备了"动态觅食"的能力，开启了从被动接受数据到主动探索信息的范式转变。

如何调用大语言模型的API？调用大语言模型的API，相当于调用已经写好的函数，我们只需要结合我们的实际需求进行包装一下（也就是学会用哪些参数去调用就行）。

闭月之泪舞

《CBOW 词向量转化实战：让自然语言处理 “读懂” 文字背后的含义》在自然语言处理领域，让计算机理解人类语言的语义一直是研究难点。传统的独热编码等词表示方法，仅能孤立标识单词，无法体现词间语义联系。词向量转换与词嵌入技术的诞生打破了这一困局。它们将离散单词映射为连续向量，挖掘单词间语义关联，把单词嵌入低维空间，使语义相近的词自然聚类。如今，这项技术已深度融入文本分类、机器翻译等任务，成为 NLP 模型理解语义的核心基础。接下来，我们将深入解析其原理、方法及应用。

自然语言处理（NLP）——语言转换NLP的全称是Natuarl Language Processing，中文意思是自然语言处理，是人工智能和计算语言学的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 涵盖了从文本分析到生成文本的广泛任务，其目标是让计算机能够像人类一样理解和交流。

摸鱼小能手~

TextCNN 模型文本分类实战：深度学习在自然语言处理中的应用在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是研究最多且应用最广泛的任务之一。从情感分析到主题识别，文本分类技术在众多场景中都发挥着重要作用。最近，我参与了一次基于 TextCNN 模型的文本分类实验，从数据准备到模型构建、训练、测试和预测，全程体验了这一过程。今天，我想和大家分享这次实验的详细过程和收获。

李宏毅NLP-6-seq2seq&HMM隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的应用，具体内容如下：整体流程：公式推导：隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中对声学模型 P ( X ∣ Y ) P(X|Y) P(X∣Y) 的建模思路，通过引入状态序列 S S S简化建模过程，具体内容如下：

推荐系统排序阶段核心要点：多目标排序模型详解在推荐系统中，排序阶段分为粗排和精排，二者原理相似，粗排旨在快速筛选，减轻精排计算负担。本部分聚焦多目标排序模型，深入剖析其关键内容。

LLM 论文精读（二）Training Compute-Optimal Large Language Models这篇论文是2022年由DeepMind发表的一篇LLM领域重磅级文章，和上一篇读书笔记 (OpenAI) 发表有关模型规模和性能的论文一样，这篇也是关于模型训练与边界的论文，主要内容是如何在有限的算力下训练出最优的模型。如果你是从事LLM训练与微调工作的话，这两篇论文都是强烈建议精读的文章。

解读大型语言模型：从Transformer架构到模型量化技术生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是一种先进的技术，能够生成多种类型的内容，包括文本、图像、音频以及合成数据等。其用户界面的便捷性极大地推动了其广泛应用，用户仅需在几秒钟内即可创建出高质量的文本、图像和视频内容。生成式人工智能作为机器学习的一个重要子集，其模型通过学习海量数据中隐藏的复杂模式统计，从而实现对自然语言的深入理解。例如，研究人员在训练大型语言模型时，往往需要花费数周甚至数月的时间，借助强大的计算能力，使模型能够深入理解自然语言的内在规律和结构

大语言模型的训练、微调及压缩技术The rock can talk — not interesting. The rock can read — that’s interesting.

【自然语言处理与大模型】个人使用LLaMA Factory微调的记录一上来我就得先记录一下，使用魔塔社区的免费服务器的时候，因为没有提供ssh而导致无法看到webui的遗憾如何解决的问题？

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多模态知识图谱：重构大模型RAG效能新边界当前企业级RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统在非结构化数据处理中面临四大核心问题：

读一篇AI论文并理解——通过幻觉诱导优化缓解大型视觉语言模型中的幻觉目录论文介绍标题作者PublishDate TimePDF文章下载地址文章理解分析📄 中文摘要：《通过幻觉诱导优化缓解大型视觉语言模型中的幻觉》