nlp

Openai Dashboard可视化微调大语言模型大语言模型微调（Fine-tuning）是指对已经预训练好的大规模语言模型（如GPT、BERT等）进行针对性调整，使其适应特定任务或领域的过程。以下是关键点的分步解释：

Java中的自然语言处理（NLP）工具：Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说，选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天，我们将探讨几款常用的Java NLP工具：Stanford NLP、Apache OpenNLP 和 DL4J，并通过代码实例展示如何使用它们。

奔跑的蜗牛啊啊

linux部署olloma deespeekmkdir -p ~/ollama && cd ~/ollamawget https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.1.12/ollama-linux-amd64.tar.gz #由于下载速度太慢我在本地电脑下载通过xftp传输到服务器然后解压的

終不似少年遊*

Transformer 的核心技术Encoder、Decoder、注意力模块解析目录1. 引言说明目标2.Transformer 的整体架构功能概述基本组成Encoder-Decoder架构

Word EmbeddingsTwo ways to extract information from the matrix:Widely used in information retrieval:

南太湖小蚂蚁

自然语言处理入门1——单词的表示和距离随着DeepSeek的火爆，AI大模型越来越被大众所接受，我们在日常生活和工作学习中也开始越来越频繁的使用豆包、通义千问、Kimi、DeepSeek、文心一言等大模型工具了。这些大模型底层技术都是Transformer模型，属于自然语言处理范畴。

Natural Language Processing NLP清晰版本查看A research field focussed on creating software systems with knowledge about natural (human) language 研究重點是關於自認語言的知識

华为昇腾 910B 部署 DeepSeek-R1 蒸馏系列模型详细指南本文记录在华为昇腾 910B(65GB) * 8 上部署 DeepSeekR1 蒸馏系列模型（14B、32B）全过程与测试结果。

一张4060完成一个miniLLM全流程训练（一）：预训练之前装机时配了一个12600kf+4060的主机，今天在Github上看到一个名为MiniMind2的项目，旨在使用很小的算力就可以打造全流程的LLM训练，感觉很有趣，今天下午便尝试了一番。注意：以下所有实验在Windows主机的WSL子系统中实现。

开出南方的花

DeepSeek模型架构及优化内容DeepSeek LLM基本上遵循LLaMA的设计：采⽤Pre-Norm结构，并使⽤RMSNorm函数.

[LLM面试题] 指示微调（Prompt-tuning）与 Prefix-tuning区别Prompt Tuning是一种通过改变输入提示语（input prompt）以获得更优模型效果的技术。举个例子，如果我们想将一条英语句子翻译成德语，可以采用多种不同的方式向模型提问，如下图所示：

深度求索（DeepSeek）的AI革命：NLP、CV与智能应用的技术跃迁Deepseek官网：DeepSeek近年来，人工智能技术以指数级速度重塑全球产业格局。在这场技术革命中，深度求索（DeepSeek）凭借其前沿的算法研究、高效的工程化能力以及对垂直场景的深度理解，逐渐成为AI领域的核心参与者之一。本文将从自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）两大核心技术领域切入，结合智能客服、自动驾驶、医疗影像分析等场景，解析DeepSeek的技术突破及其对行业的深远影响。

OCR与多模态大模型的关系OCR（光学字符识别）的基本原理可分为传统方法和现代方法，核心目标是将图像中的文字转换为可编辑的文本。以下是其关键步骤和技术：

TfidfVectorizerTF-IDF / Term Frequency - Inverse Document Frequency

DeepSeek各版本说明与优缺点分析DeepSeek是最近人工智能领域备受瞩目的一个语言模型系列，其在不同版本的发布过程中，逐步加强了对多种任务的处理能力。本文将详细介绍DeepSeek的各版本，从版本的发布时间、特点、优势以及不足之处，为广大AI技术爱好者和开发者提供一份参考指南。

【NLP 20、Encoding编码和 Embedding嵌入】目录一、核心定义与区别二、常见Encoding编码(1) 独热编码（One-Hot Encoding）

本地Ollama部署DeepSeek R1模型接入Word目录1.本地部署DeepSeek-R1模型2.接入Word3.效果演示4.问题反馈上一篇文章办公新利器：DeepSeek+Word，让你的工作更高效-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_63708623/article/details/145418457?spm=1001.2014.3001.5501https://blog.csdn.net/qq_63708623/article/details/145418457?spm=1001.2014.3001.5501我们通过API

OpenAI 实战进阶教程 - 第六节: OpenAI 与爬虫集成实现任务自动化爬虫与 OpenAI 模型结合，不仅能高效地抓取并分析海量数据，还能通过 NLP 技术生成洞察、摘要，极大提高业务效率。以下是一些实际工作中具有较高价值的应用案例：

qwen2.5-vl：阿里开源超强多模态大模型（包含使用方法、微调方法介绍）在 Qwen2-VL 发布后的五个月里，众多开发者基于该视觉语言模型开发了新的模型，并向 Qwen 团队提供了极具价值的反馈。在此期间，Qwen 团队始终致力于打造更具实用性的视觉语言模型。今天，Qwen 家族的最新成员——Qwen2.5-VL正式登场。

Transfoemr的解码器（Decoder）与分词技术在自然语言处理（NLP）领域，解码器（Decoder）和分词技术是两个至关重要的概念。解码器是序列生成任务的核心组件，而分词则是将文本数据转换为可处理形式的基础步骤。