大数据与自然语言处理的结合：实际案例分享
1.背景介绍自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要关注于计算机理解、生成和处理人类语言。随着大数据时代的到来，大量的文本数据在互联网、社交媒体、电子邮件等场景中产生，这为自然语言处理提供了丰富的数据源。因此，大数据与自然语言
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.05.20-2024.05.25
大型语言模型（LLM）的成功促进了多模态大型语言模型（MLLM）这一新的研究趋势，改变了计算机视觉各个领域的研究范式。虽然 MLLM 在许多高级视觉和视觉语言任务（如 VQA 和文本到图像）中取得了可喜的成果，但还没有研究表明低级视觉任务如何从 MLLM 中受益。我们发现，由于视觉模块的设计原因，目
AI 写高考作文：10 款大模型，实力水平如何？
在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来科技，而是逐渐融入我们日常生活的实用工具。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能家居系统到精准医疗诊断，AI技术正以其强大的计算能力和数据分析能力，改变着我们的工作方式、生活方式乃至思维方式。相信大家对高考都有极深的感情，不管是考的好或不好，
AI大模型系列之一：技术原理科普（深度好文）
如何深入浅出理解大模型，一下子认识AI大模型的家族：生成式AI、监督学习、无监督学习、强化学习、深度学习、大语言模型和Transformer架构，你值得拥有！
CTF新题型--AI
AI类题目通常涉及到使用或修改AI模型来解决特定的问题。这类题目可能要求选手利用算法对数据进行修改、运算，以实现解题目的.例如，字节跳动安全与风控团队发起的安全AI挑战赛就涵盖了图像文本识别、海量数据分析等方向，而WMCTF2020和TJUCTF新生赛中也有AI相关的题目.在这些题目中，有的是基于神
（13-1）RAG基础知识介绍：RAG模型概述
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（Natural Language Processing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。在本章的内容中，将详细讲解RAG的基础知
开源模型应用落地-知识巩固-如何正确搭建生产级AI服务（一）
将大语言模型集成至vLLM能够带来显著的性能优化和稳定性提升,为用户提供更快捷、更高效的AI服务体验
【大语言模型LLM】- AI工具收录集合，一篇就够了！
大语言模型乐园，国内外大模型集合，持续更新...
什么是大型 AI 语言模型，它们是如何工作的？
大型语言模型 （LLMs），例如 OpenAI 的 ChatGPT 或 Google 的 BARD，是在大量数据上训练的大型神经网络，可以以前所未有的质量执行各种自然语言生成任务。这仅仅意味着这些模型从其训练数据中提取的知识，例如单词的含义、句子结构的规律性等，可以应用于许多不同的上下文。2021
②免费AI软件开发工具测评：通义灵码 VS 码上飞
今天为大家带来通义灵码和码上飞两款AI软件开发工具的测评
如何使用提示测试为LLMs构建单元测试?
如何使用提示测试为LLMs构建单元测试?
人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）
另一方面，随着技术的不断进步和应用需求的不断增加，NLP和CV之间的交叉和融合也会逐渐增多。因此，未来几年内，企业和技术公司可能会更加注重NLP和CV技术的整合和创新。例如，NLP需要解决语言本身的复杂性和动态性，而CV需要处理图像和视频数据的多样性和不确定性。总之，未来几年内，NLP和CV之间的竞
Google使用AI改进了 Sheets；开源视觉语言模型llama3v；开源情绪语音模型ChatTTS；
ChatTTS 是一款专为对话场景设计的文本转语音（Text-to-Speech, TTS）模型，特别适用于大语言模型（LLM）助手。AnyNode 是一个集成在 ComfyUI 中的节点插件，利用大语言模型（LLM）的强大功能，根据你的输入生成任何类型的输出。AnyNode 的最大特点是它能够自动
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开源模型应用落地-食用指南-以最小成本博最大收获
正确学习“开源大语言模型-实际应用落地”专栏，以最小成本博最大收获
【AI大模型】如何让大模型变得更聪明？基于时代背景的思考
在以前，AI和大模型实际上界限较为清晰。但是随着人工智能技术的不断发展，基于的应用在基于AI人工智能的技术支持和帮助上，多个领域展现出了前所未有的能力。无论是自然语言处理、计算机视觉，还是语音识别，甚至是自动驾驶，AI模型的性能都取得了显著进步。然而，尽管大模型已经表现出令人惊叹的能力，它们在理解力
大语言模型是通用人工智能的实现路径吗？【文末有福利】
考虑到像ChatGPT这样的大语言模型代表了自然语言处理的最新成果，因此，一个更具体的学习方法是从零开始理解并构建ChatGPT。接下来，我们来看看实现这一目标所需的知识体系，如下图所示。图1在结构层面上，大语言模型的核心要素是注意力机制和深度学习优化技术。注意力机制源于循环神经网络的发展。为了深刻
开源模型应用落地-Gradio正确集成Fastapi-助力模型交互-实践篇（二）
Gradio与Fastapi正确集成，qwen1.5-7b-chat模型实践，同时提供界面交互和接口服务两种能力
text-generation-webui大模型部署
可以不使用官方的一键安装脚本，因为其会新下载一个conda并新建一个环境，并且下载过程会从国外官方的源下载所需要的环境包，比较慢。首先，激活conda环境，根据平台安装pytorch，如果使用GPU则安装cuda版本的，并且安装cuda相关的库等等，这里不再赘述。其次，根据GPU与CPU选择对应的依
SpringAI 整合 Ollama 大语言模型实践
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