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
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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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
# 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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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
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
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
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：Pratik Bhavsar编译：ronghuaiyang导读模型训练只是产品化中的很小的一个环节。 问题描述最近，我一直在巩固在不同ML项目中工作的经验。我将从我最近的NLP项目的角度来讲述这个故事，对短语进行分类 — 一个多类单标签问题。 NLP的Central embedder结构 团队结构 搭建人工智能团队是相当棘手的。如果公司内部人员不具备这些技能，你就必须招
# 开发 NLP 和 CV 模型的基础入门
在当今人工智能的浪潮下，自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）是两个最为热门的领域。对于初入行的小白开发者来说，理解它们的实现步骤非常关键。下面，我们将逐步解析实现一个简单的 NLP 和 CV 模型的流程，以及代码实现。
## 整体流程
首先，我们来看看实现 NLP 和 CV 模型的整体流程，具体步骤如下：
| 步骤
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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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
NLP——文本分类模型（一）1、引入最为自然语言处理中最为基础的任务，文本分类一直受到了很多的关注，本文主要关注在深度学习在文本分类中的应用。通过textCNN，DCNN，RCNN，HAN四种经典的文本分类模型来描述深度学习在文本分类模型中的应用。2、textCNN模型2.1 textCNN的引入目前，大多数的深度学习都是从CNN神经网络模型开始的，我们知道，CNN模型被更多的应用在了图像领域之中
NLP（十六）轻松上手文本分类
背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。
现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯
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2023-09-14 12:26:44
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AI，Artificial Intelligence，顾名思义，是人工通过高强度的计算能力，并基于大量的环境数据、行为数据、历史数据等大数据支持，或是一定规则的自学习机制，来分析特定输入的情况下，事物的相关性、影响和可能处理方法，从而使机器不只是进行简单的运算，而是能够在某种程度上进行类智能的思考和运作。 业界的大事发生时，总会撩动AI热潮。远的是96年和97年卡斯帕罗夫和深蓝的对弈，2011年I
一、人工智能简单了解1.人工智能发展必备三要素：数据算法计算力CPU,GPU,TPU计算力之CPU、GPU对比：CPU主要适合I\O密集型的任务GPU主要适合计算密集型任务 2.人工智能、机器学习和深度学习人工智能和机器学习，深度学习的关系机器学习是人工智能的一个实现途径深度学习是机器学习的一个方法发展而来 3.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
1 介绍NLP1.1 NLP有什么特别之处？人类的语言是一个专门用来传达意思的系统，而不是由任何一种物质表现所产生的。在这方面，它与视觉或其他任何机器学习任务有很大区别。大多数单词只是语言外实体的符号，而语言符号可以被编码成多种形式，比如声音、手势、文字等连续的信号。1.2 NLP任务举例从语音处理到语义解释和语篇处理，自然语言处理任务的level是不同的。不同level如下：简单：拼写检查关键词
文章目录1 DNN与词向量1.1 DNN1.2 skip-gram1.3 简单句子分类模型DAN2 RNN+LSTM+GRU2.1 RNN2.2 LSTM2.3 LSTM变种2.4 递归神经网络2.5 双向RNN2.6 堆叠RNN 1 DNN与词向量1.1 DNN神经网络中每一个神经单元是一个线性变化加一个激活函数多层神经网络就是不断向前加。1.2 skip-gram通过中心词 预测周围词。 整
Datawhale 作者：陈琰钰越来越多的人选择参加算法赛事，为了提升项目实践能力，同时也希望能拿到好的成绩增加履历的丰富度。期望如此美好，现实却是：看完赛题，一点思路都木有。那么，当我们拿到一个算法赛题后，如何破题，如何找到可能的解题思路呢。本文针对NLP项目给出了4种常见的解题思路，其中包含1种基于机器学习的思路和3种基于深度学习的思路。一、数据及背景https://ti
