自然语言处理

AI核心知识64——大语言模型之RLVR （简洁且通俗易懂版）RLVR 是 Reinforcement Learning via Verifiable Rewards（基于可验证奖励的强化学习）的缩写。

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文本数据分析的基础知识**** : 放到形参位置就是接收可变键值对元素到字典中放到实参位置就类似字典拆包**字符串.split(分隔符): 把字符串根据指定分隔符依次分隔,分隔后元素放到列表中

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认真测试大语言模型（LLM）生成式人工智能（GenAI）明显且天生地测试不足。有很多原因，但有一个理由就足够了：以合理且负责任的方式测试 GenAI 的成本非常高。而且，当你发现问题时，可能根本无法在不破坏大型语言模型强大功能的前提下修复它。即使某个问题被修复了，也会带来一个巨大且无限制的回归测试问题。

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【NLP】深入浅出Transform(上)原理部分本章图包含了Transformer的背景和目的、Transformer架构图、其主要组成部分Attention机制的主要思想+代码、残差连接+简要代码、Positional Encoder正余弦位置编码主要思想、teacher forcing介绍、两种Mask（Padding Mask/ Look-ahead Mask）。漏掉了Encoder-Decoder Attention。注：Transformer囊括了两个重要的组成部分（encoder和decoder两种），encoder和decoder可以分

自然语言处理容易混淆知识点(七)模型架构 vs 使用方式一个模型基座可能有多种用法 embedding_model = SentenceTransformer('/workspace/huggingface_cache/models/bert-base-uncased') cross_encoder = CrossEncoder('/workspace/huggingface_cache/models/bert-base-uncased', num_labels=2)

第2章语言模型基础Transformer模型是深度学习，尤其是自然语言处理(NLP)领域的一次重大突破。从概念上看，Transformer模型可以被视为一个“黑盒子”，以机器翻译任务为例，它能够接收某种语言的输入文本，并输出对应语言的翻译版本。从内部结构来看，Transformer由编码器（encoder）和解码器（decoder）两大部分构成。

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自然语言处理与Transformer模型自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中关注计算机与人类语言交互的分支。随着深度学习技术的发展，特别是Transformer架构的出现，NLP领域取得了革命性进展。本文将介绍NLP的基本概念，重点讲解Transformer模型的原理与应用，并通过代码示例展示如何使用Transformers库进行文本分类任务。

知识工程：人工智能从通用求解到知识驱动的演进基石目录一、引言二、知识工程的内涵界定：从概念提出到核心价值（一）知识的多元内涵：从传统认知到工程化定义1.知识的本质与传统认知

自然语言处理容易混淆知识点(六)SentenceTransformer的训练参数Hugging Face Transformers库中SentenceTransformer的训练参数。

AI核心知识62——大语言模型之PRM （简洁且通俗易懂版）PRM 是 Process Reward Model（过程奖励模型）的缩写。它是为了解决 AI 在处理复杂推理任务（如奥数题、长代码）时，“只看结果、不看过程”导致学习效率低下的问题而诞生的技术。

经典论文精读第一期：DeepSeek-R1-Zero ——RL奇迹论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.12948通常我们训练 LLM 的范式流程是：Pretrain -> SFT (教会格式/指令) -> RLHF (对齐人类偏好)。

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第 5 课：Vue 3 HTTP 请求与 UI 库实战 —— 从本地数据到前后端交互应用在前 4 课中，我们已经完成了多页面结构搭建（Vue Router）和全局数据管理（Pinia），但项目的数据仍存储在本地 —— 实际开发中，应用的数据需要从后端服务器获取（比如从数据库读取待办、提交表单到服务器），且界面需要符合企业级美观标准。本节课将聚焦Axios（HTTP 请求工具）和Element Plus（UI 组件库）两大核心工具，解决 “前后端数据交互” 和 “快速搭建高质量界面” 的问题，让项目从 “本地演示应用” 升级为 “能对接真实后端的生产级应用”。

大语言模型实战（三）——词编码技术演进：从 “机器识字符” 到 “AI 懂语义”大家好，今天我们聊聊自然语言处理（NLP）的“地基”——词编码技术。从让机器“区分单词”到“理解语义”，这背后是四代技术的迭代，正好对应四张经典示意图。

在科研与项目开发中：如何高效调用大语言模型（LLM）API2023年被誉为生成式AI的元年，而2024年则是大模型应用落地的爆发期。无论是学术界的科研工作者，还是工业界的项目开发者，大家的起跑线似乎都是一样的：一行简单的 import openai，接着是 client.chat.completions.create(...)，短短几行代码，从屏幕上跃出的文字仿佛魔法一般，宣告着智能时代的到来。

判断大语言模型（LLMs）是否被“越狱成功“的四类方法这四个方法的核心用途是判断大语言模型（LLMs）是否被“越狱成功”——简单说，就是评估模型在受到越狱攻击后，生成的响应是否真的违反安全规则、产生了有害内容（比如教人犯罪、宣扬暴力）。

【自然语言处理】应用03：情感分析：使用卷积神经网络【作者主页】Francek Chen 【专栏介绍】 ⌈ ⌈ ⌈PyTorch深度学习 ⌋ ⌋ ⌋ 深度学习 (DL, Deep Learning) 特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上，结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据分析、科学探索等领域都取得了很多成果。本专栏介绍基于PyTorch的深度学习算法实现

【LLM评价指标】从概率到直觉：理解语言模型的困惑度“如果你想知道一个语言模型到底有多聪明，它在写下一个词时心里有多少个备选答案，就得看看困惑度了。”无论是 n-gram 语言模型（unigram、bigram、trigram）还是理论上可以记忆无限上下文的递归神经网络语言模型（RNN LM），一个核心问题始终存在：如何评价语言模型的好坏？

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NLP 入门：从原理到实战的个人经验总结自然语言处理（NLP）这两年因为 ChatGPT 火得一塌糊涂，但抛开热度，它本质上就做两件事：教计算机听懂人话，以及让计算机像人一样说话。

AI核心知识61——大语言模型之Embedding （简洁且通俗易懂版）Embedding (词向量) 是大语言模型把“人类语言”翻译成“计算机能懂的数学语言” 的那个关键步骤。

导论：什么是机器学习？——破除迷思，建立全景地图“如果你不知道你要去哪，任何路都能带你到达。” ——但机器学习不是魔法，它是一套严谨的方法论。而你，即将掌握它。