## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 见参考文献15,不过大模型发展太快了,一天一个样,可能等读者看到时,又有新的创业公司加入大模型挑战赛了,或者有更先进、更厉害的模型出现了),下面图2是截止到2023年6月底国内外重要的大模型的发展脉络。![picture....
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 相比于XLS-R模型,Mengzi模型更注重的是小颗粒度。具体来说,首先,Mengzi模型的训练语料均为中文语料(300GB,数据来源为维基百科中文、中国新闻、通用爬虫等),而其他常见的类BERT模型绝大多数均为其他语言(如英文等),...
提供深度学习、语音识别、自然语言处理及统计分析等AI技术。 官网:https://www.51ima.com/ **可用触发动作*** 当工单中心有新的工单产生时* 当客户管理中有新的客户产生时 ... 文献翻译、合同翻译等需求,随时随地沟通全世界。 官网:https://fanyi.baidu.com **可用执行动作*** 文本翻译(通用版)* 文本翻译(垂直领域版)* 语种识别 **应用使用示例*...
那么医学文献或文章可以是一个好的数据源。**3.数据预处理:** 对无监督语料进行预处理,使其符合模型的输入格式。这可能包括分词、去除停用词、处理特殊字符等。**4.模型配置:** 根据硬件和数据大小,设置适当的... 我深入研究了深度学习、强化学习等基本原理和技术,并了解了Transformer、BERT等大模型的基本架构和训练方法。通过阅读相关论文和开源代码,我逐渐掌握了使用大模型进行自然语言处理、图像识别等任务的方法。**模型...
可帮助读者深度理解并全面掌握 ClickHouse 运行原理并进行实践开发。本书采用 **浅显易懂的语言+大量演示案例+大量示意图例** 的形式呈现,以求让读者在最短的时间内,以最舒服的方式,获得最核心的知识。书中的理论观点来自作者在 OLAP 领域 10 余年的工作思考与总结;功能与实操的素材来自作者在工作中对 ClickHouse 的深度应用与实践;原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。**《关键迭代:可信...
专门深度定制优化的版本。本篇文章介绍在字典编码方向上的优化实践。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/242de0e5f004452bab78ad10dd800315~tplv-tlddhu82om-i... 参考文献* https://github.com/yandex/clickhouse-presentations/raw/master/meetup19/string\_optimization.pdf* https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/data-types/lowcardinality/**![pictu...
在文献中常见的翻译有两个,一个是**match**,即匹配,有点相亲的感觉,为用户先挑选一些合适的对象,然后再一个个细聊(排序);另一个是**candidate generate** ,即生成候选集,有点招聘的感觉,为用户先搜罗一堆简历,然后再一个个面试(排序);从英文的翻译里,我们大概就能觉察出这个词的含义了,就是为了能在进行一个精细化的比较以前,在更广的范围里进行初筛的一个过程,我们称之为召回环节,通常在电商的场景下,我们需要从上千万的商品...
# 背景介绍实时音视频通信 RTC 在成为人们生活和工作中不可或缺的基础设施后,其中所涉及的各类技术也在不断演进以应对处理复杂多场景问题,比如音频场景中,如何在多设备、多人、多噪音场景下,为用户提供听得清、听得真的体验。作为 RTC 方案中不可或缺的技术,语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进,利用 AI 技术,可以在语音降噪、回声消除、干扰人声消除等方面实现更好的语音增强效果,为用户提...
实际学习当中就需要找到最好的一组参数,使得语料里面的联合概率最大。 在另外一些问题当中,例如机器翻译、对话生成以及自动问答当中,我们通常会有一个输入,输入也是一个序列,我们要针对这个输入做一个输出,例如机器翻译,给定一个输入的英文句子(X),我们要输出一个目标语言中文的句子(Y),所以我们要对 YX 这样一个条件概率去建模,同样可以用之前提到的 Transformer 模型来对这个概率建模。 把深度生成模型按照方法类别去归一个类...
能够动态地学习各个通道之间的关系。这一创新点在图构造和癫痫自动识别上均具有重要的有效性,远超过传统算法。在与其他相关文献进行对比时,该模型取得了具有竞争力的测试结果,进一步证实了其在临床医学研究中的重要价值。这一创新模型不仅提供了一种有效的癫痫检测方法,也为其他基于脑电图的应用提供了潜在的技术参考。 # 感受 通过对于AI智能的学习我深刻感受到AI已经影响我们生活的方方面面,随着我对于机器学习和深度学习的...
检索过程是一个深度遍历的收敛过程。剪枝程度最高,延迟相对最低,但牺牲了部分精度(根据字节内部经验,一般也在 95% 以上)。第二张图为量化方式的对比。量化本质上也是一种压缩,压缩就会带来精度的损失。压缩最彻... 查询需要毫秒级返回多个类别的文献片段以作为大模型问答生成的上下文数据。在大模型时代,VikingDB 就可以作为这些信息的存储工具。由于法律文献具有较多术语,客户希望能通过语义和关键词混合检索,因此我们建议采用...
成为机器学习领域中的新热点。举一个两类识别差别的案例: **猫狗图像识别问题,测试时传入 🐖 的图像,封闭集识别会告诉你是 🐱 或者 🐕,这明显违背了我们的初衷。如果是开放集识别问题,对于 🐖 图像,返回未知图像... 下文围绕几篇关键文献展开对 `OSR` 问题的讲述。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c733f767e4204f099f1c4a04883e7f87~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=803...
**参考文献**[1] 来源《[全球云游戏产业深度观察及趋势研判研究报告(2022年)](http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/ztbg/202203/t20220317_398029.htm)》中国信息通信研究院和IDC咨询(北京)有限公司[2] [Grand View Research](https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/cloud-gaming-market). "Cloud Gaming Market Size, Share & Trends Analysis Report By Type (File Streaming, Video Streaming), By Device, B...