近年来，在大量数据上训练的基于 transformer 的大规模深度学习模型在多项认知任务中取得了很好的成果，并且被使用到一些新产品和功能背后，进一步增强了人类的能力。在过去五年中，这些模型的规模增长了几个数量级。从最初的 transformer 模型的几百万个参数一直到最新的 5300 亿个参数的 Megatron-Turing (MT-NLG 530B) 模型（如图所示），客户对于前所未有的大
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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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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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
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2023-10-20 13:03:25
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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 |
|------|----
原创
2024-08-16 06:09:34
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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
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
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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
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2024-03-14 17:42:07
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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
原创
2024-01-04 12:55:21
157阅读
# 如何下载NLP大模型
自然语言处理（NLP）领域中的大模型，如GPT、BERT等，已经取得了显著的进展。下载并使用这些模型，可以帮助开发者更好地理解和应用NLP技术。本文将向你介绍如何下载NLP大模型，详细说明每个步骤，并提供相应的代码示例与注释。
## 流程概述
在下载和使用NLP大模型之前，以下是整个过程的步骤：
| 步骤 | 描述
国内NLP大模型的快速发展为我们提供了更高效的自然语言处理能力，但这一过程中的数据备份、恢复策略以及灾难应对显得尤为重要。以下是我对如何解决“国内NLP大模型”相关问题的整理，结构上涵盖了备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和扩展阅读等方面。
## 备份策略
在设计备份策略时，我首先创建了思维导图，帮助我理清思路。备份的核心目标是确保数据安全与完整。在选择存储架构时，我对比了多种
# 如何实现大模型 NLP CV
在过去的几年中，深度学习尤其是大模型（如GPT、BERT、ResNet等）的发展，使得自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域得到了飞速的进步。若你是刚入行的小白，可能会觉得实现一个大模型是一项复杂的任务。本文将为你提供一个清晰的流程，并介绍每个步骤需要做的事情。
## 整体流程
下表展示了实现大模型 NLP CV 的主要步骤：
| 步骤
# NLP大模型综述实现指南
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，许多开发者对如何实现一个NLP大模型产生了浓厚的兴趣。本文将引导你一步步完成“ NLP大模型综述”的实现，过程包括数据收集、预处理、模型选择与训练、评估以及结果展示。
## 流程概览
下面是实现“NLP大模型综述”的基本流程，每一步都将详细描述所需的操作和代码。
| 步骤 | 描述
北大河图团队提出了一套面向大模型的自动并行分布式训练系统Galvatron，相比于现有工作在多样性、复杂性、实用性方面均具有显著优势，论文成果已经被 VLDB 2023 接收。最近一段时间，「大模型」在 AI 领域的各种应用场景都大放异彩，其中基于 Transformer 的大规模预训练模型是最典型的大模型之一，已经成为了当前基础模型（Foundation Model）的核心架构。例如
# 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》
# 自然语言处理与计算机视觉的大模型解析
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）是当今人工智能领域的两个重要分支。随着深度学习技术的快速发展，尤其是大模型（如GPT、BERT和CNN等）的广泛应用，这两者之间的界限逐渐模糊。本文将探讨NLP和CV大模型的基本原理、应用场景以及它们之间的关联。
## 1. 大模型概述
大模型通常是指具有大量参数的机器学习模型。这些模型通过在大规模数据集上训
原创
2024-10-03 06:39:32
151阅读
