这篇文章提出了法律这样一种垂直专业领域下的大模型训练方法论，其实不仅仅是法律，许
原创
2023-07-02 06:38:45
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遇见您的私人法律顾问：智能法律大模型，智能解答您的法律困惑
遇见您的私人法律顾问：智能法律大模型，智能解答您的法律困惑
编者按：大模型时代的到来，使得人工智能成为了真正影响人类社会的重要技术之一，如何打造“负责任的人工智能”的问题正变得愈发迫切和关键。一直以来，微软始终致力于依照以人为本的伦理原则推进人工智能的发展，微软亚洲研究院也将“社会责任人工智能（Societal AI）”作为一个重要的研究方向。2023年，微软亚洲研究院特别组织了“社会责任人工智能（Societal AI）”系列研讨会，为计算机领域的科研人
在寻找知识图谱项目的时候发现很多都特别大的工程,完全不能让一个人搞懂,今天给大家分享下智能法务项目,该项目是基于 NLP 的知识图谱构建项目.能完成如下功能: 相关源码 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=1208960088&uk=873411533如遇失效请再评论区留言1, 以罪名为核心,收集相关数据,建成基本的罪名知识图
LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。快速开始准备代码，创建环境启动 web ui（可选，易
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2023-06-09 10:07:22
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随着人工智能技术的快速发展，GPT自动理解视频、AI法律顾问以及大模型安全围栏等前沿技术逐渐走进我们的日常生活。这些技术的出现不仅改变了传统行业的运作方式，还为我们带来了更多的便利和安全性。GPT自动理解视频技术使得计算机能够自动分析视频内容，提取关键信息并进行处理。这一技术的实现离不开深度学习和自然语言处理等领域的发展。通过训练大量的视频数据和自然语言数据，GPT模型能够学习到视频中的关键帧、动
一、面向法律领域的罪名预测、问题分类与FAQ问答模型设计与实现【NLP】目前NLP技术在各个行业中应用逐步打开，尤其在金融，医疗，法律，旅游方面，NLP技术助力法律智能，能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术，提供一些智能的解决方案。面向法律领域的罪名预测、问题分类与FAQ问答模型设计与实现【NLP】2、数据来源本次项目的数据来源于两个，一个是罪名预测数据集，一个是
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2023-08-02 14:02:42
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来源：轩辕重出武圣人@大模型与小场景恶意行为者或高级持续性威胁（APT）对LLM（语言模型）进行未经授权的访问和泄露。当具有高价值知识产权的LLM模型被泄露、物理盗窃、复制或提取权重和参数以创建功能等效的模型时，就会发生这种情况。LLM模型盗窃的影响可能包括经济和品牌声誉损失、竞争优势受到侵蚀，以及未经授权使用模型或未经授权访问模型中包含的敏感信息。随着语言模型变得越来越强大和普及，LLM模型盗窃
有这么一句话，那就是AI大模型分两种，一种是大模型；另一种是华为大模型。 如果从技术角度来分析，华为的技术不
# 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 |
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华为终于又透露了大模型的消息。 大模型新产品将于今年7月初发布，据了解，这款大模型产品是一款多模态千亿级大模型产品，其客户主要面向To B/G政企端客户。这也让华为在大模型领域的野心逐渐摆上台面。天眼查搜索发现，华为申请注册了两枚“HUAWEI NETGPT”商标，国际分类为科学仪器、网站服务，当前商标状态为申请中。更有意思的是，华为已成功注册多枚“盘古”“PANGU”商标。华为向媒体表示了，最新
大模型训练方法：1. MoEOutrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer.motivation现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。为了解决这个问题，即将大模型拆分成多个小模型，对于一个样本来说，无需经过所有
Gartner 将生成式 AI 列为 2022 年五大影响力技术之一，MIT 科技评论也将 AI 合成数据列为 2022 年十大突破性技术之一，甚至将 Generative AI 称为是 AI 领域过去十年最具前景的进展。未来，兼具大模型和多模态模型的 AIGC 模型有望成为新的技术平台。近来，腾讯发布的混元 AI 万亿大模型登顶权威中文测评基准 CLUE 榜并超越人类水平。混元 AI 大模型采用
开源案例地址：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE 其他的框架也会集成相关的大模型一、介绍二、大模型技术概述算法数据算力 大模型成为新方向 NLP大模型突破 价值，降本（数据，算力）增效 通用性底座 少数据，少算力，时间短 理解和生成的能力提升 文图生成 原理介绍 大模型技术发展 全局信息和高并发性 预训练模型三剑客 预训练 超大规模模型 小样本性能提升 通用
分布式训练系统包括多个组成部分，如AI集群架构、通信机制、并行技术等。基于这些内容，我们可以设计出不同的大模型算法。下面我们简单讲述下大模型的发展脉络，大模型的结构以及SOTA大模型算法。大模型发展脉络随着2017年Transformer结构的提出，使得深度学习模型参数突破了1亿，Transformer 取代RNN、CNN进入大模型时代。2018年谷歌发布了BERT，便一举击败 11 个 NLP
在上一部分中，我们介绍了NLP领域最基本的问题：词法分析，现阶段解决该问题最常用的方法就是将其转化为序列标注问题，根据解决序列标注问题的方法对其进行解决。 词的问题解决了，那么下一步，就是句法分析。 在这一部分中，我们介绍完全句法分析的基础——Chomsky形式文法。句法分析的任务是确定句子的句法结构或句子中词汇之间的依存关系，主要包括三种：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析。 其中，前两种
ToG 方法的本质在于，通过LLM执行的知识图谱上的beam search，分阶段探索和评估推理路径，以便深度推理出复杂问题的精确答案，而 ToG-R 进一步
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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一、前言1、记忆性利用手工构造的交叉组合特征来使线性模型具有“记忆性”，使模型记住共现频率较高的特征组合，且可解释性强。这种方式有着较为明显的缺点：首先，特征工程需要耗费太多精力。其次，因为模型是强行记住这些组合特征的，所以对于未曾出现过的特征组合，权重系数为0，无法进行泛化。2、泛化性 为了加强模型的泛化能力，引入了DNN结构，将高维稀疏特征编码为低维稠密的Embedding vector，这种
