自然语言处理

wa的一声哭了

Deep Learning Optimizer | Adam、AdamW指数加权平均是一种对时间序列数据进行平滑处理的一种方法，思想主要是：越近的数据权重越大，越远的数据权重越小，且权重呈指数衰减

大模型原理与实践：第三章-预训练语言模型详解_第2部分-Encoder-Decoder-T5第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

大模型原理与实践：第三章-预训练语言模型详解_第3部分-Decoder-Only（GPT、LLama、GLM）第一章 NLP基础概念完整指南第二章 Transformer 架构原理第三章预训练语言模型第四章大语言模型

NLP：迁移学习基础讲解核心思想：迁移学习是一种机器学习技术，其核心在于将一个领域（称为“源领域”）中学习到的知识（例如模型参数、特征表示），应用于另一个相关但不同的领域（称为“目标领域”），以提升目标领域任务的学习效率和性能。

NLP：迁移学习关于领域自适应的基础讲解前言：分享领域自适应思想。定义：领域自适应是一种旨在解决数据分布不匹配问题的迁移学习技术。其目标是利用一个源领域（通常有大量标注数据）的知识，来提升一个在目标领域（数据分布不同，且通常标注数据很少或没有）上的模型性能。

我爱计算机视觉

ICCV 2025 | VideoOrion：将视频中的物体动态编码进大语言模型，理解视频涨点10%以上！论文标题：VideoOrion: Tokenizing Object Dynamics in Videos

框架系统的多维赋能——论其对自然语言处理深层语义分析的影响与启示进入2025年，人工智能（AI）在自然语言处理（NLP）领域取得了长足的进步，其核心驱动力之一在于对语言“深层语义”的理解能力不断增强。深层语义分析旨在超越词汇和语法的表层结构，探究文本背后复杂的意义、关系、意图和上下文。本报告深入探讨了“框架系统”（Framework）在推动这一进程中扮演的多维角色。报告将“框架系统”解构为三个层面：指导语义表示的理论框架（如框架语义学）、支撑模型实现的技术框架（如深度学习框架）以及革新分析范式的新兴架构框架（如GraphRAG）。通过分析这些框架系统的具体影响、性能表

LLM 笔记 —— 02 大语言模型能力评定本文探讨了评估语言模型性能的不同方法及其局限性。对于选择题，模型输出可能包含文字、概率或推断，难以标准化评判，开放性问题则更难统一标准，解决方案包括wit人类评审、使用更强模型模型（如GPT-4）评判，但需注意"内卷"（过长输出）的影响。

联邦大型语言模型、多智能体大型语言模型是什么？要理解“联邦大型语言模型”和“多智能体大型语言模型”，核心是抓准它们的“核心目标”——前者解决“数据隐私+数据孤岛”问题，后者解决“复杂任务拆分+专业分工”问题，结合具体场景和技术细节就能轻松搞懂：

LLM 笔记 —— 03 大语言模型安全性评定本文探讨了大型语言模型的四个关键问题：1）错误信息问题，可通过事实核查和有害词检测补救； 2）固有偏见问题，提出了使用红队模型检测偏见的方法； 3）AI生成内容识别难题，讨论了分类和水印技术； 4）模型安全风险，分析了越狱攻击和提示注入等攻击手段。

什么都想学的阿超

【大语言模型 82】LoRA高级技巧：秩选择与初始化策略#LoRA #参数高效微调 #秩选择 #权重初始化 #动态调整 #深度学习优化关键词：LoRA、低秩适应、秩选择策略、权重初始化、动态秩调整、参数效率优化、微调技术、深度学习

语义网络对人工智能自然语言处理中深层语义分析的影响与启示本报告旨在深入探讨语义网络（Semantic Network）这一经典知识表示方法，在人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域的深层语义分析中所产生的历史影响与未来启示。报告首先回顾了语义网络的起源及其在早期符号主义AI中的核心作用，阐明了其为机器“理解”语言意义所奠定的概念基础。随后，报告分析了随着深度学习范式的兴起，以分布式表示为核心的语义分析方法如何成为主流，并与语义网络的显式、结构化知识表示形成对比。本报告的核心部分将详细论述，在当前以大型语言模型（LLMs）为代表的深度学习时代，语义网络

藏语自然语言处理入门 - 2 分词做完你会得到三个文件：先装三个包（本地或 Colab 都行）：botok 负责分词，pandas 负责做表格，regex 备用。

【AI论文】语言模型的变分推理方法摘要：我们提出了一种面向语言模型的变分推理框架，该框架将思维轨迹视为潜在变量，并通过变分推断对其进行优化。基于证据下界（ELBO），我们将其扩展为多轨迹目标函数以实现更紧的边界约束，并提出前向KL公式化方法以稳定变分后验的训练过程。进一步研究表明，拒绝采样微调与包括GRPO在内的二元奖励强化学习均可解释为局部前向KL目标函数，其中模型准确度的隐式权重分配自然源于推导过程，并揭示了此前未被察觉的、倾向于简单问题的偏差。我们在Qwen 2.5和Qwen 3模型系列上，针对广泛推理任务进行了实证验证。总体而言，

藏语自然语言处理入门 - 5 文本归类做完你会得到：语料准备： sentences.txt、label_template.csv、labels_sample.csv。

我爱计算机视觉

ICCV 2025 (Highlight) Being-VL：师夷长技，用NLP的BPE算法统一视觉语言模型论文标题：Unified Multimodal Understanding via Byte-Pair Visual Encoding

网络安全和NLP、CV是并行的应用吗？网络安全和NLP、CV不是并行的应用关系，而是“应用领域 vs 支撑技术”的关系——NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）是人工智能领域下的两大核心技术方向，而网络安全是这些技术的重要应用场景之一。简单说：NLP和CV是“工具箱里的工具”，网络安全是“用这些工具解决的具体问题”，三者不在同一层级，自然不是并行关系。

框架系统在自然语言处理深度语义分析中的作用、挑战与未来展望随着人工智能（AI）技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）已成为其核心驱动力之一。其中，深度语义分析——即让机器不仅理解文本的字面含义，更能洞察其深层逻辑、意图、上下文关系和隐含知识——是实现真正人工智能的关键瓶颈。在这一进程中，以TensorFlow和PyTorch为代表的深度学习框架系统，扮演了至关重要的角色。它们不仅是实现复杂算法的工具，更在深层次上影响和塑造了深度语义分析技术的发展路径、研究范式乃至未来的演进方向。

【自然语言处理】文本表示知识点梳理与习题总结目录一、词向量表示方法1. 独热编码（One-Hot Encoding）2. 词 - 词共现矩阵（Word-Word Co-occurrence Matrix）

藏语自然语言处理入门 - 4 找相似的句子做完你会得到：小贴士：本课需要下载一个多语句向量模型（体积较大）。如果当前环境网络不方便，可先看懂流程与代码，改天在网络好时跑一下。