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前言Bert/Transformer结构及其变体，已成为自然语言处理 (NLP)、语音识别 (ASR)等领域的主流序列建模结构。并且，相比于卷积操作的局部特征提取能力、以及平移不变性，Self-attention的全局Context信息编码能力，能够使视觉模型具备更强的特征表达能力、与领域适应性。因此在计算机视觉领域，Vision Transformer结构也日益流行、方兴未艾。然而，Transf
多模态对话论文 Multimodal Dialogue Response Generation，收录于 ACL 2022
文章目录多模态多模态机器翻译 文本+图片模态deepQuest
腾讯AI实验室于2021年12月24日发布了中文词向量0.2.0版本。相比已经存在的中文词向量模型，腾讯词向量的优越性在于：覆盖面广、新颖以及准确性高。
在和让大型语言模型(LLM)如ChatGPT等对话时，为了要让LLM能准确回答我们的问题，我们应该在对话之前给LLM设定一个角色，这样当LLM知道自己的角色定位以后，它的回答将会符合自己的角色，而不会天马行空，自由发挥。
在本文中，我们简要介绍了RLHF的完整流程。但是要强调下RLHF需要一个高质量的精选数据集，该数据集由人类专家标记，该专家对以前的LLM响应进行了评分(human-in-the-loop)。这个过程既昂贵又缓慢。所以除了RLHF，还有DPO(直接偏好优化)和RLAIF(人工智能反馈强化学习)等新技术。这些方法被证明比RLHF更具成本效益和速度。但是这些技术也只是改进了数据集等获取的方式提高了效率节
在本文中，我们深入探讨了机器翻译的历史、核心技术、特别是神经机器翻译（NMT）的发展，分析了模型的优化、挑战及其在不同领域的应用案例。同时，我们还提出了对未来机器翻译技术发展的展望和潜在的社会影响。
ChatGLM2-6B模型结构拆解和推理流程，含具体的矩阵维度拆解。
人工智能大模型的出现，已渐渐地影响了我们的日常生活和工作方式。生活中无处不在的AI，使我们的生活变得更加智能和便捷。工作中，AI大模型的高效和精准，极大地提升了我们解决问题的效率。是的，我们不能忽视AI大模型对运维开发的巨大影响和潜力。本系列文章旨在探索这一可能性，试图解答一个问题——AI大模型是否能够融入我们的运维开发中，为我们带来更大的便利和价值。我们期待通过这个探索，找到一个AI大模型与运维
个人数字作品合作协议甲方：地址：身份证号：联系方式：乙方：北京创新乐知网络技术有限公司地址：北京市朝阳区酒仙桥路10号恒通商务园B8b二层本协议系由北京创新乐知网络技术有限公司（以下简称"CSDN"）与所有通过CSDN下载平台发布作品的用户就资源的引入、使用及相关服务所订立的有效合约，您必须同意并遵守本协议。您通过任何方式参与数字作品提交均被视为您完全接受本协议。本协议具有合同效力。一、总则1.1
安装NLTK报错—— [Errno 11004] getaddrinfo failed(附详细安装教程)
这是我的又一次创新尝试，希望对大家有帮助。AI记单词以简单高效记单词为宗旨，综合运用人工智能、大数据、推荐算法、思维导图、图形图像和音视频等技术方法的记单词产品。1、人工智能：综合运用计算机人工智能、大数据、推荐算法等合理安排单词记忆顺序，发现记忆单词的多种方法（比如单词相似性，词源，发音等）记单词；2、思维导图：充分运用左右脑的机能，利用记忆、阅读、思维的规律记单词；3、图形图像和音视频技术：提
早在2019年，AI机器人小芝（aixiegeci）就出现在音乐创作创作领域，作为一个AI人工智能写歌词app，在歌词创作领域辅助音乐人写歌词的应用。在软件上输入三句话作为关键词引导句子，选择歌词风格，30秒就能完成一首歌词的创作，根据主题来写一首原创歌词给音乐人作为歌词创作词穷时作为参考借鉴。同时，该应用软件还可以选择歌词的韵脚（十三韵）和每句歌词末尾押韵的字数。...
12 月 1 日 14:00-15:30，神州数码邀请到来自 NVIDIA 的技术专家，将在线上全面解析大语言模型训练背后的智能网络技术，助力企业加速大语言模型等 AI 应用的落地。近两年，大语言模型（LLM）的崛起引领了 AI 时代的新风向。在训练大语言模型的过程中，数据集的规模大、种类丰富，需要层叠多个神经网络层，来让大模型习得丰富而抽象的语义表示，逐渐迭代优化自身，以提高对语言的理解和生成能
作者：禅与计算机程序设计艺术迁移学习在推荐系统中的应用：如何提高推荐的准确性和用户满意度引言1.1. 背景介绍随着互联网技术的快速发展，个性化推荐系统已经成为电商、社交媒体、新闻
自动驾驶是指通过使用各种传感器计算机视觉深度学习等技术，使得车辆自主进行导航、感知环境、做出决策并安全地行驶它的目标是提高道路交通的效率、改善驾乘体验，并为出行提供便捷的解决方案。那什么是AI算法呢？两者之间的关系又是什么？AI算法就像是人工智能的“大脑”，它是一系列的计算方法，用来处理输入的数据并产生输出结果。可以把它想象成解决问题的数学和逻辑方法。在自动驾驶技术中，AI算法起到了至关重要的作用
五. 基础概念机器学习（深度学习）的根本问题是优化和泛化之间的对立。优化（optimization）是指调节模型以在训练数据上得到最佳性能（即机器学习中的学习），而泛化（generalization）是指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏。1. 泛化1.1 泛化概念指训练好的模型在前所未见的数据上的性能好坏举个例子：小明和小李都上了高三。小明头脑机灵，一边刷着五年高考三年模拟一边总结做题规律
智能助手是一种基于人工智能技术的应用程序或设备，旨在帮助用户完成各种任务、提供信息和服务。智能助手通常具备语音识别自然语言处理和机器学习等技术，使其能够理解和解释用户的指令问题或请求，并以相应的方式作出回应。智能助手可以运行在智能手机、智能音箱、智能手表等设备上，我们日常接触的 Siri、小度、小布都是 AI智能助手小布助手简称小布，也叫Breeno，是OPPO智能手机和IoT设备上内置的AI助手
LangChain+LLM实战---Langchain-Chatchat概述
论文地址： https://arxiv.org/abs/2108.055421 导言预训练的来源最开始是基于规则的学习，后来被机器学习取代早期机器学习需要特征工程，需要专业领域的知识，耗时由于硬件和词嵌入的发展，类似于CNN、RNN的深度学习模型出现问题：除词嵌入外需要从头开始训练模型、需要标记大量实例、成本很高进而我们期望少量标记实例，尽可能少的训练步数基于迁移学习（允许重用在源任务中学到的知识
BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text miningPaper：https://arxiv.org/abs/1901.08746Code: https://github.com/naver/biobert-pretrained,https://github.com/dmi
在过去几年的探索中，业界发现了一个现象，在增大模型参数量和训练数据的同时，在多数任务上，模型的表现会越来越好。因而，现有的大模型LLM，最大参数量已经超过了千亿。然而，增大模型参数规模，对于一些具有挑战的任务（例如算术、常识推理和符号推理）的效果，并没有太大提升。对于算术类推理任务，我们期望模型生成自然语言逻辑依据来指导并生成最终答案，但是获得逻辑依据是比较复杂昂贵的（标注成本层面）。
自然语言处理
——自然语言处理
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