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介绍BERT的核心原理
安装jieba 是一个第三方库，所有需要我们在本地进行安装。Windows 下使用命令安装：在联网状态下，在anaconda命令行下输入 pip install jieba 进行安装，安装完成后会提示安装成功 .分词使用分词的语法就不讲解啦，什么前向匹配，逆向匹配，还需要一个足够大的本地词典。自己构造挺麻烦的。直接使用包吧。直接使用jieba.cut#!/usr/bin/env python3#
Dify 1.8.0采用蜂巢架构实现模块化设计，核心包含API服务、Web前端等模块。关键技术包括：1）RAG实现机制，通过递归分块和混合检索优化文档处理；2）Agent决策机制，支持Function Calling和ReAct两种策略。文章还提供了两个实用案例：1）通过并行ID分组解决工作流节点重复执行问题；2）调整分块参数优化RAG检索性能。该架构具有灵活性、可维护性和扩展性优势，支持从原型到
BM25（Best Matching 25）是一种经典的信息检索算法，是基于 TF-IDF算法的改进版本，旨在解决、TF-IDF算法的一些不足之处。其被广泛应用于信息检索领域的排名函数，用于估计文档D与用户查询Q之间的相关性。它是一种基于概率检索框架的改进，特别是在处理长文档和短查询时表现出色。BM25的核心思想是基于词频(TF)和逆文档频率(IDF)来,同时还引入了文档的长度信息来计算文档D和查
以后每次简单的启动步骤：刚开始要在主环境下（1）#激活（2）#跳转到该目录下（(llama_factory) root@dsw-437932-5b87b8f7f-tsdrx:/mnt/workspace/LLaMA-Factory#）（3）
本文介绍了多款智能体大语言模型的研发成果及技术突破，包括TongyiDeepResearch、WebWalker、WebDancer、WebSailor等。这些模型通过创新框架设计（如多智能体协作、动态规划等）和训练方法（如强化学习、数据合成管线），显著提升了网络信息检索、多模态推理和长程探索能力。其中WebWatcher引入视觉语言推理，WebResearcher提出迭代研究范式，WebWeav
Kimi K2，这是一个面向智能体智能的 1 万亿参数开源 MoE 模型。借助 token 高效的 MuonClip 优化器与 15.5 T 高质量 token 数据，作者实现了稳定且可扩展的预训练。后训练阶段，作者将大规模合成工具使用数据与统一 RL 框架相结合，同时利用可验证奖励与自评反馈。Kimi K2 在智能体与推理基准上刷新开源纪录，成为迄今最强的开源大模型。
Stanza是斯坦福大学开发的Python自然语言处理工具包，支持60多种语言文本分析。其核心优势在于高精度神经网络模型和统一API接口，提供分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析和情感分析等功能。安装简便，支持pip和conda安装，并可通过下载语言模型进行验证。该工具包采用模块化设计，提供预训练模型，同时支持自定义模型训练，适用于各类NLP研究与应用场景。
通过代理服务器连接 huggingface下载数据集或模型
本文介绍了TensorRT-LLM的快速安装部署方法。TensorRT-LLM是NVIDIA推出的开源大语言模型推理优化库，能显著提升推理速度并降低成本。文章详细讲解了在Ubuntu 22.04系统下使用conda创建Python 3.10虚拟环境，通过pip安装TensorRT-LLM及其依赖的完整流程，并提供了安装验证代码。最后展示了一个简单的使用示例，包括模型量化配置、加载量化模型以及文本生
【Python自然语言处理】文本向量化的六种常见模型讲解（独热编码、词袋模型、词频-逆文档频率模型、N元模型、单词-向量模型、文档-向量模型）
清华NLP公开课笔记记录，全网最全，截图全面
一、分词工具ansj、hanlp、jieba二、优缺点1.ansj优点: 提供多种分词方式 可直接根据内部词库分出人名、机构等信息 可构造多个词库，在分词时可动态选择所要使用的词库缺点: 自定义词典时，系统词典还是被优先使用，导致词性不是自定义词典中的词性 多单词英文姓名无法分出适用场景 若不使用自定义分词，可直接使用ansj2.hanlp优点: 自定义分词、词性方便...
本文介绍了一次ASR项目开发，包括知识介绍、模型选择、部署、封装、流式逻辑实现等内容。
Transformer机制：自注意力通过Query、Key、Value三个矩阵计算token间关系，多头注意力从不同子空间捕获特征，位置编码注入序列顺序信息。模型对比：BERT适合理解类任务（分类、抽取），GPT擅长生成类任务（续写、对话），LLaMA在参数效率和推理速度上做了优化，GLM融合了自编码和自回归优势。微调策略：全量微调成本高但效果好，LoRA通过低秩矩阵减少参数量，Adapter插入
市面上很多 LLM 博客聚焦 “大模型应用”“基础原理（如 Transformer 入门）”，而这篇文章专门拆解近期流行 “模型结构优化”（如 Norm 层位置、MoE 架构、激活函数选择），还有MoE 架构（Mixtral、GPT4 传闻）、LLaMA2 结构等—— 这些是工程落地、性能调优的关键，能解决 “为什么同样是 Transformer，不同模型速度 / 效果差很多” 的核心问题，对有一
大语言模型通过提示工程的辅助，能够应对数学问题和常识推理等复杂任务。这些模型本身并不具备直接处理此类任务的能力，需要通过指导和优化来扩展其功能，以有效执行更广泛的任务。通过使用提示词，可以明确输出格式，提供背景知识，或引导模型完成复杂任务。运用如思维链（Chain-of-Thought，CoT）这样的高级提示技巧，能显著提升模型解决问题的效率。
Sentiment Analysis
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