1. 抢跑的nlp nlp发展的历史非常早，因为人从计算机发明开始，就有对语言处理的需求。各种字符串算法都贯穿于计算机的发展历史中。伟大的乔姆斯基提出了生成文法，人类拥有的处理语言的最基本框架，自动机(正则表达式)，随机上下文无关分析树，字符串匹配算法KMP，动态规划。 nlp任务里如文本分类，成熟的非常早，如垃圾邮件分类等，用朴素贝叶斯就能有
主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)在 NLP 领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。机器人 分支一：计算机视觉计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的
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2023-07-30 22:44:55
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# 实现NLP与CV大模型的流程指南
在当今的科技领域，NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）大模型成为了热门话题。这两种技术结合在一起，可以为我们带来更强大的应用能力，例如图像语义理解和多模态搜索等。本文将为刚入行的小白开发者提供一个清晰的实现流程，以及每一步的代码示例和解释。
## 流程概述
以下是实现NLP与CV大模型的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|----
一文详解Google最新NLP模型XLNet语言模型和BERT各自的优缺点在论文里作者使用了一些术语，比如自回归（Autoregressive, AR）语言模型和自编码（autoencoding）模型等，这可能让不熟悉的读者感到困惑，因此我们先简单的解释一下。自回归是时间序列分析或者信号处理领域喜欢用的一个术语，我们这里理解成语言模型就好了：一个句子的生成过程如下：首先根据概率分布生成第一个词，然
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2023-09-01 14:15:38
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如何实现CV大模型和NLP大模型
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何实现CV（计算机视觉）大模型和NLP（自然语言处理）大模型。下面是整个流程的概览：
1. 数据准备
2. 模型选择
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型优化
现在让我们逐步解释每个步骤以及需要执行的代码。
**1. 数据准备**
在实现CV和NLP大模型之前，你需要准备好训练数据。数据的质量和数量对模型的性
1. 大模型的技术趋势本节我们将分析“大模型现象”在语言模型以外的领域的进展情况，主要包括计算机视觉领域和多模态（语言+图像）领域。计算机视觉（Computer Vision，CV）领域和NLP一样，也是本轮深度学习科技热潮中被极大颠覆了的研究领域，2012年被提出的近代深度学习的开山之作AlexNet便是CV领域中的深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CN
该篇文章右谷歌大脑团队在17年提出，目的是解决对于NLP中使用RNN不能并行计算（详情参考《【译】理解LSTM（通俗易懂版）》），从而导致算法效率低的问题。该篇文章中的模型就是近几年大家到处可以听到的Transformer模型。一、算法介绍前的说明由于该文章提出是解决NLP（Nature Language Processing）中的任务，例如文章实验是在翻译任务上做的。为了CV同学更好的理解，先简
编辑: ShuYini 引言语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。在此过程中，肯定有很多同学会用到NLP预训练模型，为此作者整理了目前2023年NLP的十大预训练模型及论文。BERT模型 BERT模型（Bidirectional Encoder Representatio
作者 | 金雪锋 最近经常被问，你看“万亿的模型都出来了，你们训练的千亿模型是不是落伍了？”我想说：“虽然都叫超大模型，但是类型是不一样的，虽说每一类模型训出来都不容易，不过澄清一下概念还是必要的”。大概盘算了一下，一年多来，业界发布了非常多的大模型，从去年OpenAI GPT-3 1750亿参数开始，到年初华为盘古大模型 1000亿，鹏程盘古-α 2000亿参数，G
点击下载：AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现提取码: hqq8当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的 AI 转型。大模型通常在大规
原创
2023-07-29 10:47:51
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什么是大模型？大规模模型（large-scale model）是近年来人工智能领域的一个热点话题，因为它们可以对自然语言处理（NLP）和其他任务进行更准确和深入的处理。由于大模型需要庞大的计算资源和数据支持，目前只有少数公司和机构能够进行研究和开发。本文将介绍一些国内外的巨头公司如何在大模型领域布局，以及他们的技术和应对措施。大规模模型是指参数数量巨大的神经网络，例如OpenAI的GPT系列和Go
最近在研究大模型落地方案，看到目前大模型比较好的一种微调方式是P-tuning，借鉴学习内容，作此记录。Part1前言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理
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2023-09-15 12:04:38
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如何实现NLP ASR大模型
作为一名经验丰富的开发者，你将负责教会一位刚入行的小白如何实现"NLP ASR 大模型"。下面将给出整个实现过程的流程图，并详细解释每一步需要做什么，包括需要使用的代码和代码注释。
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
subgraph 准备工作
A[搭建开发环境]
end
subgraph
作者丨刘聪NLP写在前面大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。项目地址：https://github.com/liucongg/Cha
作者 | MolarTeam 编辑 | 汽车人BEV感知系列分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，我们将介绍BEV感知相关的算法和数据集等内容。BEV感知系列主要分为以下几篇文章：在本系列中，我们将介绍截至目前为止发布的优秀BEV算法。我们将该系列分为BEV空间的生成、BEV下的多模态融合算法、BEV下的时序融合算法。本篇将重点介绍
什么是BERT模型？这个让全球开发者们为之欢欣鼓舞的新模型，全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即对Transformer的双向编码进行调整后的算法。这种预训练模型所针对的核心问题，就是NLP的效率难题。众所周知，智能语音交互要理解上下文、实现通顺的交流、准确识别对象的语气等等，往往需要一个准确的NLP模型来进行预
BERT模型代码已经发布，可以在我的github: NLP-BERT--Python3.6-pytorch 中下载，请记得start哦目录一、前言二、如何理解BERT模型三、BERT模型解析 论文的核心：详解BERT模型架构 关键创新：预训练任务 实
较为详细介绍的是CT，CV和CA可以类比着快速理解一、CV模型 简单介绍%% CV模型
% xk = xk-1 + vxk * delta_T + 0.5*ax*delta_T^2
% vxk = vxk-1 + ax*delta_T
% yk = yk-1 + vyk * delta_T + 0.5*ay*delta_T^2
% vyk = vyk-1 + ay*delta_T
% X = [x
本文主要基于论文《Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing》对NLP的四个方式和Prompt的相关研究进行介绍和说明。1. NLP发展的四个范式1.1 四个范式P1：非神经网络时代的完全监督学习(Fully Supervised Le
2020年10 月份，深度学习领域顶级会议 ICLR 2021 论文投稿结束。这次盛会，又有大牛在深度学习领域有了新突破。这次技术的变革会带来哪些影响呢？且听东方林语娓娓道来。人工智能应用在CV计算机视觉领域中，CNN卷积神经网络一直占据相当主流的地位。而Transformer 架构，在NLP自然语言处理任务中，得到了广泛应用。 两个领域，每项技术各有所长，彼此之间井水不犯河水。但是，
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2023-09-06 11:13:30
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