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自然語(yǔ)言處理（NLP）和領(lǐng)域特定語(yǔ)言（DSL）是兩個(gè)不同的領(lǐng)域，但它們都涉及到語(yǔ)言的處理和轉(zhuǎn)換。在本文中，我們將探討如何
??如果想在自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）領(lǐng)域內(nèi)脫穎而出，那么你一定不能錯(cuò)過(guò) ChatGPT 的 5 大自然語(yǔ)言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。這些模型是 NLP 領(lǐng)域中最為重要的基礎(chǔ)，涵蓋了 語(yǔ)言模型、預(yù)訓(xùn)練模型、生成模型 等關(guān)鍵知識(shí)點(diǎn)。即使你是一個(gè) NLP 小白
ChatGPT的成功引發(fā)了一場(chǎng)AI競(jìng)賽，研究人員致力于開發(fā)新的大型語(yǔ)言模型（LLMs），以匹敵或超越商業(yè)模型的語(yǔ)言理解和生成能力。近期，許多聲稱其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通過(guò)各種指令調(diào)優(yōu)方法出現(xiàn)了。作為文本到SQL解析的從業(yè)者，我們感謝他們對(duì)開源研究的寶貴貢獻(xiàn)。然
曾在工作之余，設(shè)想過(guò)一個(gè)能提升測(cè)試流程左側(cè)效率的點(diǎn)子，結(jié)合人工智能，將自然語(yǔ)言自動(dòng)轉(zhuǎn)化為通用的功能用例、接口用例、代碼單元測(cè)試用例等一系列用例，碰上這2年LLM模型大爆發(fā)，遂有自己煉一個(gè)用例生成的專用模型的想法。 用戶需求： 用戶能夠以自然語(yǔ)言形式描
隨著AI技術(shù)的普及，部分技術(shù)領(lǐng)域的門檻逐步降低，比如非科班出身，非技術(shù)專業(yè)，甚至從未涉足技術(shù)領(lǐng)域，完全不懂服務(wù)器部署和運(yùn)維，如今可以依托AI大模型非常輕松的掌握和使用相關(guān)技術(shù)，來(lái)解決一些實(shí)際問(wèn)題。 比如在不同的操作系統(tǒng)中總會(huì)避免不了需要接觸和使用C
隨著自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）的發(fā)展，此技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于文本分類、識(shí)別和總結(jié)、機(jī)器翻譯、信息提取、問(wèn)答系統(tǒng)、情感分析、語(yǔ)音識(shí)別、文本生成等任務(wù)。 研究人員發(fā)現(xiàn)擴(kuò)展模型規(guī)模可以提高模型能力，由此創(chuàng)造了術(shù)語(yǔ)——大語(yǔ)言模型（Large Language
在快速發(fā)展的自然語(yǔ)言生成（NLG）評(píng)估領(lǐng)域中，引入大型語(yǔ)言模型（LLMs）為評(píng)估生成內(nèi)容質(zhì)量開辟了新途徑，例如，連貫性、創(chuàng)造力和上下文相關(guān)性。本綜述旨在提供一個(gè)關(guān)于利用LLMs進(jìn)行NLG評(píng)估的全面概覽，這是一個(gè)缺乏系統(tǒng)分析的新興領(lǐng)域。 我們提出了一個(gè)連貫的分類體
最近一直被大語(yǔ)言模型刷屏。本文是周末技術(shù)分享會(huì)的提綱，總結(jié)了一些自然語(yǔ)言模型相關(guān)的重要技術(shù)，以及各個(gè)主流公司的研究方向和進(jìn)展，和大家共同學(xué)習(xí)。 目前的大模型基本都是Transformer及其變種。本部分將介紹Transformer基礎(chǔ)模型及其主要變種。 2.1 Transformer模型 Trans
????????以下是一個(gè)基于PyTorch的文本分類模型的示例代碼，用于將給定的文本分為多個(gè)預(yù)定義類別： ????????該模型將輸入的文本作為整數(shù)序列傳遞給嵌入層，然后通過(guò)多層LSTM層進(jìn)行處理，最終輸出每個(gè)類別的預(yù)測(cè)概率。 ????????在訓(xùn)練模型之前，需要將文本序列
