中文ChatGPT平替——ChatGLM：全新对话模型内测，手把手调教开源单卡版本
ChatGLM是一个具备问答和对话功能的语言模型，目前处于内测阶段，已经开启邀请制，并且将逐步扩大内测范围。此外，ChatGLM也已经开源了最新的中英双语对话模型ChatGLM-6B，结合模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。ChatGLM-6B共经过约1T标识符的中英双语训练，辅以监督
NLP标注工具Brat的简单使用
今天跟大家分享的是NLP标注工具Brat的简单使用。最后对Brat搭建成本低：只需要符合操作系统要求的电脑，即可进行安装和运行；操作简单：成功运行后，明确业务需求/标注需求的人均可进行标注。操作简单，选中相关文本，在弹框中为其选中相应的标签即可；多任务标注：可同时进行实体、实体关系以及事件的标注；标
ChatGPT平替版本推荐以及试用体验
随着ChatGPT的爆火，一些区域对ChatGPT的封杀，大家对ChatGPT的使用门槛越来越高，部分同学想访问ChatGPT缺因为门槛无法访问，现在给大家推荐一些ChatGPT的平替版本，后续我也会更新我自己的使用体验，也欢迎大家讲自己的体验通过评论或者留言的方式告诉我。
ChatGPT介绍
ChatGPT是一种基于人工神经网络和自然语言处理技术的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它的目标是模拟人类的对话方式，并能够生成准确、流畅、自然的文本响应。ChatGPT是建立在Transformer模型上的，它通过处理大量的自然语言数据，学习自然语言的规则和模式，并能够生成与给定输入相匹配的
时间序列数据预测结果为一条直线原因总结
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使用微软新必应(New Bing)AI机器人生成树莓派Pico W开发板MicroPython应用程序
微软新必应是一款由人工智能驱动的AI搜索引擎（基于Chat GPT4.0自然语言生成模型），它能与用户进行流畅、自然、有趣的对话，并提供可靠、及时的搜索结果，以及回答用户的各种问题。我们可以使用新必应生成程序代码、诗歌、故事、歌词等内容，或者模仿名人发表段子、推文等内容。树莓派Pico W开发板是树
【自然语言处理】Word2Vec 词向量模型详解 + Python代码实战
如下图所示，在神经网络初始化的时候，我们会随机初始化一个 N×K 的矩阵，其中 N 是 词典的大小，K 是词向量的维数（一个自行设定的超参数）。下面提出了一个初始解决方案：假设，传统模型中，我们输入 not ，希望输出是 thou，但是由于语料库庞大，最后一层 SoftMax 太过耗时，所以我们可以
ChatGPT 简介
ChatGPT 现在还处于测试阶段，可以看出在未来它可以极大地提升人类的生产力。但由于这是一个新鲜事物，还没有完善的法规和政策对它进行约束和规范，所以可能会存在一些数据安全等问题。要想实现ChatGPT以及类似产品在国内的落地与商业化，还有很长的路要走。
AI遮天传 NLP-词表示
NLP-词表示
升级篇：超详细ChatGPT(GPT 4.0)论文润色指南+最全提示词——持续更新
不看后悔！ChatGPT 4.0一站式论文助攻指南，革新论文写作方式。
文心一言发布，你怎么看？chatGPT
百度全新一代知识增强大语言模型“文心一言”的发布，是一项重大的科技创新和突破。它将会对自然语言处理技术的发展和进步带来积极的影响和推动，同时也将为我们的日常生活和工作带来更多的便利和智能化。我们期待着文心一言能够在未来的发展中取得更加优秀和出色的成果。
探索图文处理的未来：知名学府与合合信息团队分享NLP实践经验，人工智能引领技术革新
根据众位学术技术大咖的分享来看，未来图文智能处理的发展将会更加智能化、自动化和可定制化。具体来说，未来的图文智能处理技术将会更加注重生成式人工智能技术的应用，例如深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。这将使得处理效果更加准确和高效。同时，未来的图文智能处理技术将会更加自动化，例如自动识别文档类型、自
Prompt Learning 简介
• Prompt Learning 可以将所有的任务归一化预训练语言模型的任务• 避免了预训练和fine-tuning 之间的gap，几乎所有 NLP 任务都可以直接使用，不需要训练数据。• 在少样本的数据集上，能取得超过fine-tuning的效果。• 使得所有的任务在方法上变得一致。
基于NLP的软件安全研究（三）
一篇CCS2022的基于bert和transformer的二进制函数代码克隆检测文章
深度学习系列25：注意力机制
1. 从embedding到Encoder-Decoder1.1 Embedding首先需要用到embedding，把K维的0-1特征向量用k维的浮点数特征向量表示。直观代码如下：from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import
Huggingface微调BART的代码示例：WMT16数据集训练新的标记进行翻译
BART模型是用来预训练seq-to-seq模型的降噪自动编码器（autoencoder）。它是一个序列到序列的模型，具有对损坏文本的双向编码器和一个从左到右的自回归解码器，所以它可以完美的执行翻译任务。
NLP / LLMs中的Temperature 是什么?
ChatGPT, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, LLaMA, Bard等大型语言模型的一个重要的超参数
NLP学习笔记——情感分析一 (简介)
情感分析的研究现状、技术方法、存在问题等简单介绍。
NLP进阶，Bert+BiLSTM情感分析实战
Bert+BiLSTM做情感分析情感分析情感分析一类的任务比如商品评价正负面分析，敏感内容分析，用户感兴趣内容分析、甚至安全领域的异常访问日志分析等等实际上都可以用文本分类的方式去做，情感分析的问题本质是个二分类或者多分类的问题。什么是Bert？BERT的全称为Bidirectional Encod
BertTokenizer 使用方法
BertTokenizer 使用方法，BertTokenizer 函数详解，tokenizer使用方法
