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Few-ShotPrompting技术成为2025年AI应用关键技能，医疗领域准确率提升达70%。该技术通过提供少量示例引导大模型完成任务，相比Zero-Shot方法优势显著：精确性提升20-25%，格式控制更强，专业领域适应性更佳。核心应用场景包括专业文档分析、多语言翻译、数据提取、创意生成和代码开发。优化策略强调示例多样性、代表性和渐进性排列。未来趋势将向多模态学习和自适应示例选择发展，预计企
《Mamba模型原理及实现解析》摘要：本文系统介绍了Mamba模型的核心原理，该模型基于选择性状态空间模型（SSM）架构，通过引入选择机制解决了传统Transformer在长序列处理中的计算效率问题。文章首先分析Transformer的局限性，详细阐述状态空间模型的基本原理及其离散化处理方法，并对比了Mamba与RNN、Transformer的结构差异。通过代码实现和可视化演示，展示了Mamba在
上一章节主要介绍了赛题内容和解决方案的思路。本章节会对原始样本集读取数据并对文本作简单的分析。1. 加载包import reimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom collections import Counter2. 数据读取通过read_csv方法读取.csv格式的数据。train_df = pd.read_csv('..
经过几天对nlp的理解，接下来我们说说语言模型，下面还是以PPT方式给出。一、统计语言模型1、什么是统计语言模型？一个语言模型通常构建为字符串s的概率分布p(s)，这里的p(s)实际上反映的是s作为一个句子出现的概率。这里的概率指的是组成字符串的这个组合，在训练语料中出现的似然，与句子是否合乎语法无关。假设训练语料来自于人类的语言，那么可以认为这个概率是的是一句话是否是人话的概率。2、怎么建立统计
在深度学习和其他机器学习任务中，F1分数和F2分数是评估分类模型性能的指标，特别是在二分类问题中。它们都是基于精确率（Precision）和召回率（Recall）的，但权重不同。
人类反馈强化学习（RLHF）已成为塑造现代大语言模型行为的关键技术。然而，其过程远非一蹴而就，而是一个环环相扣、层层递进的系统工程。本文将深入浅出地完整解析RLHF的三大核心阶段：首先，在“预训练”阶段，模型在海量数据中汲取知识，奠定其通用的语言与推理能力根基；继而，通过“有监督微调（SFT）”，模型学习理解并遵循人类指令，从“通才”转变为“专家”；最终，在最具挑战的“强化学习微调”阶段，模型借助
在本研究中，我们介绍了TaskCLIP，一个用于面向任务的目标检测的新颖框架。TaskCLIP以高效的方式利用了来自冻结CLIP模型的预训练知识和视觉语言关联，使其区别于之前的研究工作。与先前基于DETR的方法的比较分析表明，TaskCLIP在任务生成能力、准确性和训练效率方面均具有优势。
语音识别”这样的场景，机器通过一定的算法将语音转换为文字，显然这个过程是及其容易出错的。例如，用户发音“Recognition Speech”，机器可能会正确地识别文字为“Recognition speech”，但是也可以不小心错误地识别为“Wrench a nice beach"。简单地从词法上进行分析，我们无法得到正确的识别，但是计算机也不懂语法，那么我们应该如果处理这个问题呢？一个简单易行的
摘要：写本篇文章有两个目的
文章从最原始的语言模型开始，介绍Word2Vec/Glove等第一代PLMs方法及其缺点；然后延伸介绍ELMO/GPT/BERT等第二代PLMs方法，集中在学习基于文脉的词向量表示，保留模型本身。
1.基础知识条件概率公式：对于任意两个事件A和B，且P(A)>0,定义在A发生的条件下，B发生的条件概率为从而,这就是乘法公式推而广之，设是任意n个随机事件，则有更一般的乘法公式全概率公式：设是样本空间中的一个完备事件群（又称为的一个划分）。换言之，它们满足下列条件：(a)两两不相交，即(b)它们的并（和）恰好是样本空间，即设A为中的一个事件，则全概率公式为这个公式将事件A分解成一些两两不相
文本语义相似度检测 API 数据接口专注于语义相似判断，基于 NLP，基于机器学习。
建议收藏：基于Python微博数据分析可视化系统 情感分析 舆情分析 新浪微博 爬虫 机器学习 大数据 ✅
检查端口占用情况，如果是端口被占用，换一个端口再启动。如果不是，在调用api的代码中加入。
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
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