自然语言处理

CancerGPT ：基于大语言模型的罕见癌症药物对协同作用少样本预测研究今天我们一起来剖析一篇发表于《npj Digital Medicine》的论文——《CancerGPT for few shot drug pair synergy prediction using large pretrained language models》。该研究聚焦于一个极具挑战性的前沿领域：如何利用大语言模型（LLMs）在数据极为稀缺的罕见癌症组织中，实现对药物对协同作用的精准预测。（欢迎关注“赛文AI药学”，获取更多AI与药学的内容）

Chapter5.1 Evaluating generative text models本章节包含：本章节的重点是实现训练功能并对LLM进行预训练。LLM 开发的三个主要阶段包括：本章重点在于预训练 LLM，涵盖以下内容：

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6. NLP自然语言处理（Natural Language Processing）自然语言是指人类日常使用的语言，如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能（AI）领域中的一个重要分支，它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法，通过算法对文本和语音进行分析，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。

大语言模型的稀疏性：提升效率与性能的新方向大语言模型（LLM, Large Language Model）随着参数规模的不断扩大，其性能得到了显著提升，但也带来了巨大的计算和存储开销。稀疏性（Sparsity）作为一种关键优化技术，通过减少冗余计算和存储需求，为大语言模型的高效训练和推理提供了可能。

【LLM】Prompt_tuning 预训练方式目前学术界一般将NLP任务的发展分为四个阶段，即NLP四范式：通过让下游任务取迁就预训练模型,将fine-tuning的下游目标任务转换为pre-training的预训练任务

小言从不摸鱼

【AI大模型】BERT GPT ELMo模型的对比目录🍔 BERT, GPT, ELMo之间的不同点🍔 BERT, GPT, ELMo各自的优点和缺点

深入了解 NLTK：Python 的自然语言处理工具自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个重要领域，旨在帮助计算机理解和操作人类语言。而 NLTK (Natural Language Toolkit) 是一个强大的 Python 工具包，专门用于 NLP 的研究和实践。本文将详细介绍 NLTK 的功能、基本用法以及它在 NLP 中的重要作用。

繁华落尽，寻一世真情

大语言模型预训练、微调、RLHFCLUENER2020数据集在https://www.cluebenchmarks.com/introduce.html上无法下载，可以在openxlab.org.cn上下载，如下图所示：感谢博主的分析，可以完整的进行微调微调2步的测试结果 Pytorch实现11种常用学习率调整策略(自定义学习率衰减) 如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧 PyTorch不同优化器的比较

大语言模型的分层架构：高效建模的全新探索随着大语言模型（LLM, Large Language Model）的规模不断扩大，其计算成本和资源需求也随之增加。为了解决这一问题，分层架构（Hierarchical Architecture）作为一种创新设计理念，通过结构化的层级设计，在提升模型性能的同时，降低计算复杂度。

如何训练大型语言模型？训练大型语言模型（LLMs）是一个复杂且资源密集的过程，它通常包括以下几个关键步骤：数据收集是训练大型语言模型的第一步。这个过程需要获取大量、高质量的文本数据。数据来源可以是公开可用的网页、新闻文章、社交媒体内容等，也可以利用现有的开源数据集如Common Crawl、Wikipedia、BookCorpus等。此外，还可以从专业领域或特定主题中获取文本数据，或者生成人工文本数据。

什么是NLP语言：一文详解自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成自然语言（即人类语言）。NLP结合了语言学、计算机科学和机器学习，利用统计学和算法分析、处理和生成语言。NLP语言通常指的是自然语言和机器处理之间的接口语言，或者是自然语言的机器可读表示。

NLP 基础理论和工具使用定义：自然语言处理是一门让计算机能够理解、生成和操作人类语言的技术。应用场景：文本分类：垃圾邮件检测、情感分析。信息提取：命名实体识别（NER）、关系抽取。机器翻译：如 Google 翻译。文本生成：如 ChatGPT、自动摘要。

如何通过腾讯云平台执行SFT微调大语言模型RAG并不是万能的，也会带来额外的Token开销，如果希望将RAG里的知识内化为大语言模型的知识，或者希望对模型进行干预，比如希望llama模型回答自己是某某公司开发的而不是Meta公司开发的（哈哈，有点太绷面子了^-^），就要对既有的LLM进行微调。微调时，SFT（Supervised Fine-Tuning）是一种行之有效的技术，SFT通过标注好的数据对预训练模型进行进一步训练。接下来展示如何通过腾讯云平台来进行SFT训练。

NLP学习首先选择适合任务需求的模型架构。在这个例子中，我们选择了二次函数作为模型结构，它可以表示为： [ y = w_1x^2 + w_2x + w_3 ] 这里 (w_1, w_2, w_3) 是待学习的参数。

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【NLP】ELMO、GPT、BERT、BART模型解读及对比分析Word Embedding（词嵌入）技术是自然语言处理（NLP）领域的一项重大创新，它极大地推动了计算机理解和处理人类语言的能力。词嵌入技术通过将单词、句子甚至图像转换为数字向量，不仅改善了文本的表示方式，更重要的是，它捕捉到了语言的本质和丰富的语义信息。

基于大语言模型的组合优化摘要：组合优化（Combinatorial Optimization, CO）对于提高工程应用的效率和性能至关重要。随着问题规模的增大和依赖关系的复杂化，找到最优解变得极具挑战性。在处理现实世界的工程问题时，基于纯数学推理的算法存在局限性，无法捕捉到优化所需的上下文细微差别。本研究探索了大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在解决工程组合优化问题中的潜力，利用其推理能力和上下文知识。我们提出了一种基于LLM的新框架，该框架结合了网络拓扑和领域知识，以优化设计结构矩阵（Des

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【NLP】语言模型的发展历程 (1)语言模型的发展历程系列博客主要包含以下文章：本篇博客是该系列的第一篇，主要讲讲语言模型（LM，Language Model）的发展历程。

大语言模型训练自监督预训练（Self-Supervised Pre-Training，简称SPT）是一种机器学习技术，其中模型从输入的其他部分学习预测其输入的部分，而不使用显式标签。这种方法特别适用于利用未标记数据，因为未标记数据比标记数据更为丰富。以下是该概念的总结：

夏天｜여름이다

论文解析 | 基于语言模型的自主代理调查论文《A Survey on Large Language Model-based Autonomous Agents》对基于大型语言模型（LLM）的自主智能体（Autonomous Agents）进行了全面调查。随着大型语言模型（如 GPT 系列、BERT、T5 等）的快速发展，研究者们开始探索如何将这些模型应用于自主智能体的构建，进而提升其在多种任务中的表现。本论文的核心内容包括 LLM 在自主智能体中的应用、挑战、未来研究方向等。

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自然语言处理基础：全面概述自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）中最引人入胜且具有影响力的领域之一。它驱动着我们日常使用的技术，从Siri和Alexa等语音助手到Google Translate等实时语言翻译工具。NLP弥合了人类交流与机器理解之间的鸿沟，使计算机能够处理、分析甚至生成人类语言。