自然语言处理（NLP）-spacy简介以及安装指南（语言库zh_core_web_sm）
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NLP自然语言处理的发展：从初创到人工智能的里程碑
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种机器学习技术，使计算机能够解读、处理和理解人类语言。如今，组织具有来自各种通信渠道（例如电子邮件、短信、社交媒体新闻源、视频、音频）的大量语音和文本数据。他们使用 NLP 软件自动处理这些数据，分析消息中的意图或情绪
自然语言处理的挑战：数据隐私与安全
1.背景介绍自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支，其主要目标是让计算机理解、生成和处理人类语言。随着深度学习和大数据技术的发展，NLP 技术已经取得了显著的进展，如语音识别、机器翻译、文本摘要等。然而，随着这些技术的广泛应用，数据隐私和安全问题也逐渐成为了研究者和行业的关注焦点。在过去
LLM大语言模型（二）：Streamlit 无需前端经验也能画web页面
Streamlit提供了一种非常便捷且高效的方式，让后端开发也能轻松的画出来简单的web页面。特别适合LLM这种页面比较简单的场景。
【GitHub项目推荐--AI 开源项目/涵盖 OCR、人脸检测、NLP、语音合成多方向】【转载】
今天为大家推荐一个相当牛逼的AI开源项目，当前 Star 3.4k，但是大胆预判，这个项目肯定要火，未来 Star 数应该可以到。，目前总数已经超过了180个，基本上是每个月都保持10-20个更新，而且更新的速度应该是越来越快，这个已经感觉到很爽了啊。首先，“无需深度学习背景、无需数据与训练过程”，
Mistral AI vs. Meta:顶级开源LLM比较
LLM在过去两年中有了巨大的发展，这使得获得高质量的回复成为可能，而且很难区分是谁写了这些回复，是人还是机器。目前的研究的重点正在从生成高质量的响应转向创建尽可能小的LLM，以便能够在资源较少的设备上运行，以节省成本并使其更容易获得。Mistral是积极研究这一领域的公司之一，正如我们所看到的他们取
使用mergekit 合并大型语言模型
在本文中我们将介绍各种合并算法，研究如何实现它们，并深入研究它们的工作原理。还将使用mergekit工具合并Mistral、WizardMath和CodeLlama模型。
引领AI变革：边缘计算与自然语言处理结合的无尽可能
随着人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）的发展，边缘计算作为一种新兴的计算模式备受关注。边缘计算将计算和数据处理能力从云端移动到离用户更近的边缘设备上，提供更低的延迟和更高的实时性。然而，边缘计算仍面临数据安全、网络稳定性、实时性、异构性和应用场景等挑战。同时，边缘计算也在智能交通、智能医疗等领
机器学习中使用的独热编码
独热编码
Ubuntu部署ChatGLM2-6B踩坑记录
ChatGLM2-6B 是开源中英双语对话模型ChatGLM-6B的第二代版本，在保留了初代模型对话流畅、部署门槛较低等众多优秀特性的基础之上，ChatGLM2-6B拥有更强大的性能、更长的上下文、更高的推理和更开放的协议。
用通俗易懂的方式讲解：Stable Diffusion WebUI 从零基础到入门
本文主要介绍 Stable Diffusion WebUI 的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。适合对Stable Diffusion感兴趣，但又对Stable Diffusion WebUI使用感到
2024年1月10日最热AI论文Top5：DebugBench、AI智能体对齐、开放域问答系统、谈判游戏、联邦学习
大型语言模型（LLMs）已经展示出了卓越的编码能力。然而，作为编程熟练度的另一个关键组成部分，LLMs的调试能力相对未被充分探索。之前对LLMs调试能力的评估受到数据泄露风险、数据集规模以及测试错误种类多样性的显著限制。为了克服这些不足，我们引入了DebugBench，一个由4,253个实例组成的L
Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型
Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域
基于多模态安全分析的人工智能应用研究
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着互联网、大数据和人工智能的普及，越来越多的人开始关注人工智能在各个领域的应用。安全问题作为人工智能的核心问题之一，也被视作一个重要的研究方向。然而，如何让机器具备更高的安全意识、更强大的安全检测能力、以及更可靠地处理复杂
Flowise+LocalAI部署--Agent应用
Flowise 是一个开源的用户界面可视化工具，它允许用户通过拖放的方式来构建自定义的大型语言模型（LLM）流程。Flowise基于LangChain.js，是一个非常先进的图形用户界面，用于开发基于LLM的应用程序。Flowise还支持Docker和NodeJS，可以在本地或者在容器中运行。如果有
数据安全与访问控制：实现数据隐私和安全的解决方案
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介随着互联网信息技术的迅速发展、社会生活的数字化和网络化、企业的数字化转型，越来越多的公司及组织希望通过数据管理、存储和处理等方式实现对个人或单位的数据安全、保护、控权等，有效保障其合法权益和社会公共利益。数据安全和访问控制（
Tokenization 指南：字节对编码，WordPiece等方法Python代码详解
计算机要处理语言，首先需要将文本转换成数字形式。这个过程由一个称为标记化 Tokenization。
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十一期】Fri, 5 Jan 2024
AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览Fri, 5 Jan 2024Totally 28 papers👉上期速览✈更多精彩请移步主页Daily Computation and Language PapersLLaMA Pro: Progressive LLaMA with Block
LLM、AGI、多模态AI 篇一：开源大语言模型简记
Qwen是阿里云推出的大型模型系列（通义千问），其多模态版本Qwen-Audio支持各种音频和文本输入，能输出文本，适用于所有类型音频的多任务学习，在各种基准测试任务中都取得了令人印象深刻的性能。Llama2-Chinese是基于 Llama2进行中文预训练的开源大模型，是开源社区第一个能下载、能运
人工智能的新篇章：深入了解大型语言模型(LLM)的应用与前景
LLM（Large Language Model）技术是一种基于深度学习的自然语言处理技术，旨在训练能够处理和生成自然语言文本的大型模型。
