概要：1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Dan Roth 就是其中一位。1月28日消息，《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京召开，营长也受邀参加，会上有多位人工智能领域的重磅大佬出没，Dan Roth 就是其中一位。说起Dan Roth，他可是全球自然语言处理领域的顶级
转载
2024-08-13 10:17:16
73阅读
?大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流??欢迎各位→点赞? + 收藏⭐️ + 留言??系列专栏 - 机器学习【ML】 自然语言处理【NLP】 深度学习【DL】 ?foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这
每天给你送来NLP技术干货！作者 | 上杉翔二 悠闲会 · 信息检索 整理 | NewBeeNLP本篇文章将主要整理几篇有代表性的Prompt方法在多模态领域中的应用。MAnTiSMultimodal Conditional
# 教你实现一个 NLP 技术栈：入门指南
在当今科技迅猛发展的时代，自然语言处理（NLP）成为各行业的重要组成部分。作为一名刚入行的小白，您可能不知道如何搭建 NLP 技术栈。本文将为您详细阐述这一过程。
## 流程概述
在实现 NLP 技术栈之前，首先需要明确所需的步骤。请查看以下表格，该表格列出了实现 NLP 技术栈的主要步骤及目标。
| 步骤 | 目标 |
|------|----
1.Android SDK Android开发者不可或缺的工具包，迭代更新快，开发者可以根据自己的开发需求下载安装对应的版本 使用Android SDK的公司：PING++、LYFT、SLACK、微博、SUPERCELL、BEARYCHAT 下载地址 2.Scala 一门现代的多范式编程语言，志在以简练、优雅及类型安全的方式来表达常用编程模式。它平
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
转载
2023-09-01 14:15:38
307阅读
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是谷歌AI研究人员最近发表的一篇论文：BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。它通过在各种各样的NLP任务中呈现最先进的结果，包括问答(SQuAD v1.1
转载
2024-05-28 12:58:24
91阅读
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
转载
2023-07-30 22:44:55
2408阅读
在当今的技术世界，大模型 NLP（自然语言处理）已经成为了重要的研究领域，它可用于文本生成、情感分析、机器翻译等众多应用。在搭建和实施大模型 NLP 项目时，涉及到多个技术环节，从环境准备到性能优化各个步骤都需要小心处理。以下将详细记录我的实践过程，分享在这一过程中所遇到的挑战和解决方案。
## 环境准备
首先，我们需要确保技术栈的兼容性，以下是版本兼容性矩阵的示例：
| 软件/库
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
转载
2023-10-20 13:03:25
232阅读
目录一、颜色空间介绍1.1 RGB模型1.2 CMYK模型1.3 YUV（YCbCr）模型1.4 HSI模型1.5 HSV(HSB)模型二、颜色空间转换2.1 RGB转灰度图2.2 RGB和HSV相互转换2.3 RGB和HSI相互转换2.4 RGB和YUV相互转换参考一、颜色空间介绍颜色空间也称彩色模型(又称彩色空间或彩色系统）它的用途是在某些标准下用通常可接受的方式对彩色加以说明。&n
# 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 |
|------|----
原创
2024-08-16 06:09:34
905阅读
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
转载
2023-09-15 12:04:38
974阅读
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
原创
2023-12-13 11:55:56
488阅读
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
转载
2024-05-20 10:39:57
78阅读
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
转载
2024-03-14 17:42:07
137阅读
# 深度学习NLP技术栈详解
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，近年来取得了巨大的进展。深度学习作为NLP领域的主要技术之一，已经被广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务中。本文将介绍深度学习NLP技术栈的基本概念、关键技术以及代码示例。
## 深度学习NLP技术栈概述
深度学习NL
原创
2024-06-17 05:07:48
129阅读
# 实现 CV 大模型 NLP 的指南
作为一名开发者，创建一个计算机视觉 (CV) 大模型自然语言处理 (NLP) 项目是一个具有挑战性的任务，但也是一个非常令人兴奋的过程。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，以及每一步需要采取的具体措施，并提供相应的代码示例和注释。
## 项目流程概述
首先，我们需要明确实现该项目的基本步骤。以下是一个简化的流程图，展示了实现 CV 大模型 NLP 的主
系统学习深度学习（七）--主流深度学习开源框架对比 分类： 深度学习（30）
转自：，本文做了相关修改。
参考论文：
《Comparative Study of Deep Learning Software Frameworks》
# 教你实现 NLP 大模型的 Loss 计算
在自然语言处理（NLP）领域，训练大规模模型时，了解损失（Loss）的计算过程至关重要。损失函数可以评估模型的性能，并指导优化过程。本篇文章将会教你如何计算 NLP 大模型的 Loss，涵盖从准备数据到计算损失的完整流程。
## 1. 整体流程概述
以下是实现 NLP 大模型损失计算的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ----
