开源模型应用落地-qwen模型小试-Zero/One/Few Shot-进阶篇（九）
理解何为Zero-Shot/One-Shot/Few-Shot，以及如何正确使用
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.06.25-2024.07.01
虽然大型语言模型（LLM）中文本嵌入的压缩表示取得了重大进展，但大型多模态模型（LMM）中视觉标记的压缩在很大程度上仍是一个被忽视的领域。在这项工作中，我们介绍了有关视觉标记冗余分析和这些模型中高效训练的研究。我们的初步实验表明，在测试阶段通过简单的平均池化消除多达 70% 的视觉标记，只会导致在
【人工智能】NLP入门指南：自然语言处理基础全解析
在数字化时代，自然语言处理（NLP）已成为人机交互的桥梁。本文将引导读者从基础到应用，全面了解NLP技术。首先，我们将探索NLP的两大支柱：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），理解它们如何分别让机器理解与生成人类语言。接着，文章将深入中文文本的分词技术，特别是jieba分词的使用。进一步
Datawhale AI 夏令营 机器翻译Task
机器翻译技术的发展反映了人工智能技术的进步。从最初的基于规则的方法，到统计方法，再到如今的深度学习方法，每一步都在朝着更智能、更高效的方向迈进。在实际应用中，我们需要根据具体任务选择合适的方法，并结合最新的研究成果，不断优化翻译效果。在参与比赛和实际项目时，理论知识与实践操作的结合尤为重要。通过动手
AI的欺骗游戏：揭示多模态大型语言模型的易受骗性
人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处多模态大型语言模型（MLLMs）在处理包含欺骗性信息的提示时容易生成幻觉式响应。尤其是在生成长响应时，仍然是一个未被充分研究的问题。来自 Apple 公司的研究团队提出了MAD-Bench，一个包含850个测试样本的精心策划的基准测试，这些样本分为六类，包括不存
【自然语言处理系列】手动安装和测试Spacy中en_core_web_sm模型的详细教程
本教程旨在为自然语言处理（NLP）初学者提供一个详细的指南，用于手动安装流行的NLP库Spacy及其英语模型en_core_web_sm。文章将逐步指导您如何安装Spacy库、查看其版本，确定并下载适合的en_core_web_sm模型版本，以及如何正确安装并测试这些组件确保它们正常工作。完成本教程
开源模型应用落地-Yi模型小试-开源模型 vs 闭源模型（四）
测试零一万物的闭源模型，并与其开源模型进行比较
ChatBI开源实现: 基于SuperSonic的AI+BI的产品设计
主角的精湛演技提升了作品的艺术高度，而工程化的精妙则稳固了作品的坚实基础。合理评估手中的筹码，保持积极的心态，在牌局明朗之际，我们仍将坚守在牌桌上，才有资格争取最后的胜利。企业级特性完善：安全(可扩展的4A、原生支持多层级细粒度的数据权限)、准确（基于语义模型-headerless bi理念的设计，
【人工智能】自然语言处理(NLP)的突破，关注NLP在机器翻译、情感分析、聊天机器人等方面的最新研究成果和应用案例。
自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，近年来取得了显著的突破，特别在机器翻译、情感分析、聊天机器人等领域取得了显著的研究成果和广泛的应用。以下是对这些领域最新研究成果和应用案例的概述，并附带相应的代码实例。
自然语言处理NLP--LDA面试题
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成概率模型，用于发现文档集合中潜在的主题分布。它假设每个文档由若干个主题生成，每个主题由一组词生成，通过贝叶斯推断方法估计文档中主题的分布以及主题中词的分布。
大语言模型-基础及拓展应用
基础模型（transformer）组合模型（bert、gpt）句子向量（simcse）文档解析（openpaser、fitz）
NLP篇5:自然语言处理预训练
例如，在文本分类任务中，可以使用 Word2Vec 预训练的词向量来初始化模型的词嵌入层，然后在特定数据集上进行训练以适应具体的分类任务。Word2Vec 旨在从大量的文本数据中学习词的向量表示。通过训练，它能够捕捉词与词之间的语义关系，并将词映射到低维向量空间中。这些学习到的词向量可以被看作是一种
人工智能——大语言模型
一千行代码实现一个完整的可训练和推理的60亿参数的大语言模型，去魅人工智能，去魅大语言模型。本文重在介绍机器学习和大语言模型的基本原理。在科学研究上，机器学习和大语言模型的每一个环节都可以优化研究。如何提升训练的效率，降低训练过程中的过拟合是大语言模型的关键，Transformer的出现为大语言模型
AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.06.01-2024.06.05
大型视觉语言模型（VLM）可以学习丰富的图像-文本联合表征，从而在相关的下游任务中表现出色。然而，它们未能展示出对物体的定量理解，也缺乏良好的计数感知表征。本文对 “教CLIP数到十”（Paiss等人，2023年）进行了可重复性研究，该研究提出了一种微调CLIP模型（Radford等人，2021年）
人工智能时代的创作革命：AIGC引领内容生成新浪潮
aigc的介绍及应用
【ACM出版】2024人工智能与自然语言处理国际学术会议（AINLP 2024，7月19-21）
【ACM出版】2024人工智能与自然语言处理国际学术会议（AINLP 2024）2024 International Conference on Artificial Intelligence and Natural Language Processing
【Text2SQL】Spider 数据集
模型将被在不同的复杂 SQL、复杂数据库、复杂 domains 上被测试，要求模型能够对 question 理解语义，并对新的数据库有泛化能力。任务不评估模型生成 value 的能力，因为这个 benchmark 侧重评估预测出正确的 SQL 结构和 columns，数据集中也被排除了需要常识推理和
免费国产AI大语言模型API接口[20240626]
本文介绍我们搜集到的国内所有人工智能大语言模型的免费API接口，包括完全免费以及限时免费等方式。
ChatTTS：AI语音克隆，火遍Github
对话式TTS: ChatTTS针对对话式任务进行了特别的优化，实现了流畅自然的声音合成效果，并支持多说话人模式。在当今的语音合成技术中，ChatTTS凭借其在韵律处理上的卓越性能，已经走在了许多其他开源TTS模型的前面。在这个需要大量互动和讲解的环境下，一个自然流畅的语音系统能极大地提升观众的购物体
AI智能体研发之路-工程篇（五）：大模型推理服务框架LocalAI一键部署
本文列出了排坑后的Local-AI安装教程，及Local-AI前端，个人感觉，比如很友好，特别是对境内服务器开发者，建议还是看前两篇文章，选择Xinference和Ollama吧。
