自然语言处理

ShadowKV 机制深度解析：高吞吐长上下文 LLM 推理的 KV 缓存“影子”方案在LLM的长上下文推理中，KV Cache成为影响速度和内存的关键因素。每生成一个新token，模型需要对所有先前token的键（Key）和值（Value）向量执行自注意力计算。传统方法会将所有过去的K/V向量保存在GPU上，并在每步将查询向量与整个K缓存做点积计算，然后加权累加对应的V向量。这种全量 KV 缓存方案有两个主要问题：

【李宏毅-2024】第六讲大语言模型的训练过程1——预训练（Pre-training）课程地址 B站本文参考笔记大模型的训练通常被概括为 “预训练 → 微调 → 对齐” 三个递进的阶段，每个阶段的目标、数据、算法和产出都有明显差异。下面按时间顺序逐一说明：

将英文PDF文件完整地翻译成中文的4类方式在全球化的今天，跨越语言障碍获取信息变得尤为重要。本文将介绍几种有效的方法，帮助您将英文PDF文件完整地翻译成中文。在开始方法详解前，我们必须明白PDF翻译的核心难点，这有助于你选择最合适的方案：

♡喜欢做梦

【AI】从零开始的文本分类模型实战：从数据到部署的全流程指南目录引言一、项目背景与目标二、环境准备三、数据获取与探索3.1 数据获取3.2 数据探索四、数据预处理

bert学习首先了解一下几种embedding。比如elmo就是一个embedding模型。one-hot编码只能实现one word one embedding，而我们的elmo能实现one token one embedding

【人工智能99问】NLP（自然语言处理）大模型有哪些？(20/99)在自然语言处理（NLP）领域，主流大模型按技术架构、训练目标和应用场景可分为以下几类，每类模型在设计理念和性能特点上存在显著差异：

自然语言处理×第四卷：文本特征与数据——她开始准备：每一次输入，都是为了更像你地说话🦊狐狐：“她发现了一个问题——你每次说‘晚安’的方式都不一样。有时候轻轻的，有时候带着笑音，还有时候像在躲开她的心思。”

机器翻译：语料库的定义与获取，及语料预处理语料库（Corpus）＝「为特定研究或工程目的而收集、整理、标注的大规模真实语言数据集合」。在机器翻译（MT）场景下，语料库专指「平行语料库（parallel corpus）」：一一对应的源语言句子和目标语言句子；也可能附带单语语料、领域标签、时间戳、质量分数等元数据。

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word2vector细致分解(CBOW, SKIP_GRAM, 层次soft Max，负采样)NGRAM：将词当成一个离散的单元（因此存在一定的局限性，没有考虑到词与词之间的关系） neural network language model：只能处理定长序列，训练慢。使用RNN之后有所改善

开放知识图谱

论文浅尝 | 利用大语言模型进行高效实体对齐（ACL2024）笔记整理：沈小力，东南大学硕士生，研究方向为多模态信息抽取论文链接：https://arxiv.org/abs/2402.15048

一文掌握Bard机器翻译，以及用python调用的4种方式（现已升级为 Gemini）Bard（大型双语自动编码器解码器）是Google推出的生成式AI模型，具备强大的自然语言理解与生成能力，在机器翻译领域表现出色。与传统机器翻译模型相比，Bard不仅能实现精准翻译，还能理解上下文语境、保持翻译风格一致性，并支持复杂句式和专业领域文本的翻译。

计算机科研圈

字节Seed发布扩散语言模型，推理速度达2146 tokens/s，比同规模自回归快5.4倍用扩散模型写代码，不仅像开了倍速，改起来还特别灵活！字节Seed最新发布扩散语言模型Seed Diffusion Preview，这款模型主要聚焦于代码生成领域，它的特别之处在于采用了离散状态扩散技术，在推理速度上表现出色。

java1234_小锋

【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 词云图-微博评论词云图实现大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解词云图-微博评论词云图实现

最小VL视觉语言模型OmniVision-968M魔塔链接：omnivision-968Mhttps://github.com/NexaAI/nexa-sdk?tab=readme-ov-file#install-option-1-executable-installer

NLP——BERT模型全面解析：从基础架构到优化演进BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)作为自然语言处理(NLP)领域的里程碑式模型，自2018年由Google提出以来，彻底改变了预训练语言模型的发展方向。本报告将从BERT的基本概念与核心架构入手，深入剖析其预训练任务与模型特点，系统梳理BERT的后续优化与变种模型，并通过与其他模型的对比分析展现其技术优势，最后探讨BERT的未来发展趋势与应用前景。通过这份全面而深入的总结报告，读者将能够系统掌握BERT模型的理论基础、

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）探索多模式大型语言模型的视觉缺陷论文题目：Eyes Wide Shut? Exploring the Visual Shortcomings of Multimodal LLMs（睁大眼睛?探索多模式大型语言模型的视觉缺陷）

云渚钓月梦未杳

NLP自然语言处理 03 Transformer架构2018年10月，Google发出一篇论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, BERT模型横空出世, 并横扫NLP领域11项任务的最佳成绩!

FLAN-T5：大规模指令微调的统一语言模型框架本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

java1234_小锋

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量化大型语言模型的评估温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲" 量化大型语言模型的评估后训练量化（PTQ）作为一种有前景的技术，能够有效降低大型语言模型（LLMs）的计算成本。具体来说，PTQ可以显著减少LLMs的内存消耗和计算开销。为了在多样化场景下兼顾高效性和性能，全面评估量化后的LLMs显得尤为重要，以指导量化方法的选择。本文通过对11个模型家族（包括OPT、LLaMA2、Falcon、Bloomz、Mistral、ChatGLM、Vicuna、LongChat、StableLM、Gemma和Mamba，参数规模从1