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广告行业中那些趣事系列95:详细介绍智谱AI的大模型系列产品

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第九十五篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍当前主流大模型公司的智谱AI的大模型系列产品以及他们最核心的GLM预训练框架。欢迎转载,转载请注明出处以及链接,更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏:数据拾光者公众号:数据拾光者01 智谱AI介绍智谱AI(北京智谱华章科技有限公司)是一家源自清华大学计算机系技

#人工智能
跨省离职(从广东到四川)之后五险一金怎么处理?

跨省离职(从广东到四川)之后五险一金怎么处理?1.住房公积金可以提取,也可以转入异地。我是直接提取的,步骤是微信关注公众号“粤省事”,然后选择个人办事,选择公积金提取,然后选择“本市销户提取”,然后预约附近的银行和时间即可完成,全程网上搞定,比较方便。需要的证件是身份证和户口迁出证明,一定要带。如果实在不懂,可以直接拨打住房公积金热线 12329转人工咨询。2.转移五险...

广告行业中那些趣事系列29:基于BERT构建文案生成模型

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第二十九篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇从理论到实践介绍了基于BERT构建文案生成模型,对于希望用BERT构建文案生成模型...

#大数据#人工智能#java +2
解决Hadoop报错:Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path

出错的原因在于window本地无法获取hadoop的配置解决策略:1.http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.6.0/  下载到本地并解压D:\software\hadoop-2.6.02.下载https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2.0-bin到本地并解压比如D:\software\

广告行业中那些趣事系列100:手把手零代码基于DeepSeek+飞书多维表格实现数据标注任务

我们要做的就是准备好需要标注的文本数据,然后进行简单配置就可以利用飞书的多维表格和DeepSeekR1牛逼的推理能力帮我们标注,真正大幅降低标注人力成本。这时候可以通过智能标签进行规整,继续点击+号,选择字段捷径中心下的智能标签,然后添加固定的两个标签“喜欢”和“不喜欢”,配置里的字段选择“DeepSeekR1.输出结果”,最后点击确定即可。比如我们希望对文本这一列的数据进行情感分类任务,可以这么

广告行业中那些趣事系列21:从理论到实战BERT知识蒸馏

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第二十一篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本文主要分享从理论到实战知识蒸馏,对知识蒸馏感兴趣的小伙伴可以一起沟通交流。欢迎转载...

#大数据#编程语言#python +2
广告行业中那些趣事系列60:详解超好用的无监督关键词提取算法Keybert

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第六十篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇从理论到实践介绍了超好用的无监督关键词提取算法Keybert,对于希望使用无监督学习算法抽取关键词的小伙伴可能有帮助。欢迎转载,转载请注明出处以及链接,更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏:数据拾光者公众号:数据拾光者摘要:本篇从理论到实践介绍了超好用的无监督关键词提取

广告行业中那些趣事系列63:使用chatgpt类大模型进行文本分类任务

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第六十三篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍了使用chatgpt类大语言模型进行文本分类任务,对于希望使用chatgpt类大语言模型上进行数据标注、文本分类和关键词抽取等任务感兴趣的小伙伴可能有帮助。欢迎转载,转载请注明出处以及链接,更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏:数据拾光者公众号:数据拾光者摘要

#分类#数据挖掘#人工智能 +1
广告行业中那些趣事系列69:使用LLM+prompt进行数据标注任务实践

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第六十九篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇从理论到实际介绍了使用LLM+prompt进行数据标注任务的几种方式,对于希望将LLM用于线上实际业务尤其是数据标注任务的小伙伴可能有帮助。欢迎转载,转载请注明出处以及链接,更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏:数据拾光者公众号:数据拾光者摘要:本篇从理论到实际介绍了

广告行业中那些趣事系列63:使用chatgpt类大模型进行文本分类任务

导读:本文是“数据拾光者”专栏的第六十三篇文章,这个系列将介绍在广告行业中自然语言处理和推荐系统实践。本篇主要介绍了使用chatgpt类大语言模型进行文本分类任务,对于希望使用chatgpt类大语言模型上进行数据标注、文本分类和关键词抽取等任务感兴趣的小伙伴可能有帮助。欢迎转载,转载请注明出处以及链接,更多关于自然语言处理、推荐系统优质内容请关注如下频道。知乎专栏:数据拾光者公众号:数据拾光者摘要

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