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深度学习自然语言处理电脑配置

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

社区干货

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文

语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。  近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈...

AI 大模型探索 | 社区征文

# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 模拟人类语言,进行有意义的对话交流,为自然语言处理领域带来了新得突破。能够准确理解人类提出的一些问题,并给出具有指导性、准确性的解决方案。>> AI大模型让产业智能化变革势不可挡,国内各大互联网企业也参与其...

大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文

学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 车辆配置、数据包等资源,避免了手动上传和下载资源的麻烦。同时,Dreamview+资源中心还可以实时同步各类资源的更新状态,以便开发人员快速地进行算法的迭代测试和调试。![picture.image](https://p6-volc-communi...

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深度学习自然语言处理电脑配置-优选内容

人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
语言学这几个学科的交叉学科,是通过计算机解决人类自然语言的问题,尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。  近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈...
自然语言处理
1.功能概述 自然语言处理,是指可视化建模支持以多种自然语言处理方式,对数据进行加工处理,以便更直观、便捷地进行后续的可视化查询与分析展现。本文将为您介绍自然语言处理算子的功能。 2.算子介绍 2.1 生成句向量根据词向量生成文本的句向量,可选择预训练好的词向量,也可以根据自己训练词向量生成句向量。 说明 字段设置 输入列:输入列(输入为 string 类型的 array 数组,例如分词算子后的结果作为输入,右侧端口为可选项,输入为用...
自然语言处理
1. 概述 自然语言处理,是指可视化建模支持以多种自然语言处理方式,对数据进行加工处理,以便更直观、便捷地进行后续的可视化查询与分析展现。本文将为您介绍自然语言处理算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 生成句向量根据词向量生成文本的句向量,可选择预训练好的词向量,也可以根据自己训练词向量生成句向量。字段设置输入列:输入列(输入为 string 类型的 array 数组,例如分词算子后的结果作为输入,右侧端口为可选项,输入为用户自己训...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 模拟人类语言,进行有意义的对话交流,为自然语言处理领域带来了新得突破。能够准确理解人类提出的一些问题,并给出具有指导性、准确性的解决方案。>> AI大模型让产业智能化变革势不可挡,国内各大互联网企业也参与其...

深度学习自然语言处理电脑配置-相关内容

2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文

学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 车辆配置、数据包等资源,避免了手动上传和下载资源的麻烦。同时,Dreamview+资源中心还可以实时同步各类资源的更新状态,以便开发人员快速地进行算法的迭代测试和调试。![picture.image](https://p6-volc-communi...

2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文

关于建筑运维这个传统行业如何应用自然语言NLP技术,实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorflow和国内PaddlePaddle、Volcengine等AI框架后,我将目标锁定在Volcengine 引擎基础的自然语言处理模块。选择Volcengine引擎的...

golang pprof

计算机领域的profile指的就是进程的运行时特征,一般会包括CPU、内存、锁等多项运行时特征,从而让我们更方便的去优化我们程序的性能。golang是一个非常注重性能的语言(虽然有gc😂),所以golang内置了pprof工具来... 但这里不要直接通过看代码的方式来解决问题,要借助pprof工具来发现程序中的问题。进程启动起来后,我们可以看到终端里不停的有输出。![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/6dffd8cb7a6949d88...

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AI 助力后端开发的新趋势|社区征文

# 前言在过去几年,人工智能主要应用于自然语言处理计算机视觉等前端开发领域。它能帮助开发者更好地理解用户需求,并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。... 随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要的是提升研发效率,降低运维成本。我相信在不久的将来,我们会看到越来越多AI技术被深入应用在后端各个环节中。...

大模型技术的发展与实践|社区征文

## 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... 和优化配置参数(比如较小的批大小和学习率)。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1025fcc6849b465792b2748dba786e84~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6...

爱校对入驻集简云平台,实现无代码集成数百款应用

通过深度学习技术在自然语言处理领域的创新应用,打造精准度更高、功能更强的文字校对产品,针对字词、标点、专有名词、敏感信息、意识形态、政治口号等进行智能校对,为政务、金融、出版、教育等行业降低校对成本,提... 通过可视化界面进行配置,无需任何代码开发。集简云还提供了免费版本,无需任何费用即可尝试使用。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/d8a26170dcde...

大模型和深度学习的工作总结|社区征文

越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 数字图像质量的恶化会影响各种视觉任务的执行与处理。因此需要对图像进行预处理,以降低雾霾对其成像质量的影响。有雾的图像存在对比度低、饱和度低、细节丢失、颜色偏差等问题,严重影响对图像的分析,如分类、定位、...

大数据技术年度总结 | 主赛道

提高了数据处理的速度和准确性。成功应用了机器学习算法,实现了对用户行为的分析和预测,为业务部门提供了有力的数据支持。参与了多个大数据项目的实施,积累了丰富的实战经验。---# 遇到的问题和解决方案:!... 技术深度:虽然我已经掌握了一些大数据相关技术,但在某些领域还需进一步加强学习,比如深度学习自然语言处理等领域。项目经验:虽然我已经参与了多个大数据项目,但在项目管理、团队协作等方面还需要不断积累经验。...

我的深度学习项目经验分享|社区征文

为大家详细介绍我是如何使用深度学习与视频分析技术构建项目的。# 项目细节## 需求分析这可能是一个与本文主题关联不大的模块,为了能让读者清楚了解项目背景,就简单总结几点项目需求。首先在功能方面,系统大致需要能解码视频并提取关键帧用于人脸检测和行为识别,并且要能展示分析结果,包括标注人脸和行为,还能够实时报警。系统性能方面,要在实时场景下对大量视频数据进行处理和分析,所以需要有高效的算法和硬件支持,简而言...

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