自然语言处理
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LLMs:LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具【预训练+指令监督微
LLMs:LLaMA Efficient Tuning(一款可高效微调【全参数/LoRA/QLoRA】主流大模型【ChatGLM-2/LLaMA-2/Baichuan等】的高效工具…
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大语言模型部署:基于llama.cpp在Ubuntu 22.04及CUDA环境中部署Llama-2 7B
llama.cpp是近期非常流行的一款专注于Llama/Llama-2部署的C/C++工具。本文利用llama.cpp来部署Llama 2 7B大语言模型,所采用的环境为Ubunt…
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LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流LLMs+多款embe
LLMs之RAG:LangChain-Chatchat(一款中文友好的全流程本地知识库问答应用)的简介(支持 FastChat 接入的ChatGLM-2/LLaMA-2等多款主流L…
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人工智能+物联网:从传感器到机器学习:智能化的数据采集和分析
作者:禅与计算机程序设计艺术 大数据时代是一个数据爆炸的时代。如何从海量数据中快速找到隐藏在其中价值的信息,成为当今企业竞争中不可或缺的能力?人工智能和物联网正在成为经济领域和产业…
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NLP词向量技术
什么是词向量: 词向量(Word Vector)是对词语义或含义的数值向量表示,包括字面意义和隐含意义。 词向量可以捕捉到词的内涵,将这些含义结合起来构成一个稠密的浮点数向量,这个…
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CLIP模型原理与代码实现详解
文章目录 前言 一、CLIP模型原理 1.背景介绍 2.对比训练方式 3.prompt推理方式 4.图像与文本编码结构 5.特征CLS token结构 vit划分patch原理 c…
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AI and Machine Learning Can Help Us Bridge the Gap Betw
作者:禅与计算机程序设计艺术 1.简介 AI(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)目前已经成为各行各业领域的热点话题。虽然…
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word2vec常见考点
1、对比 Skip-gram 和 CBOW哪个速度更快 (1) 训练速度上 CBOW 应该会更快一点。因为每次会更新 context(w) 的词向量,而 Skip-gram…
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【NLP】特征提取: 广泛指南和 3 个操作教程 [Python、CNN、BERT]
什么是机器学习中的特征提取? 特征提取是数据分析和机器学习中的基本概念,是将原始数据转换为更适合分析或建模的格式过程中的关键步骤。特征,也称为变量或属性,是我们用来进行预测、对对象…
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【大道至简】机器学习算法之隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model, HMM)详解(2)—计算问题:前向算法和后向算法原理详解公式推导及Python实现
☕️ 本文系列文章汇总: (1)HMM开篇:基本概念和几个要素 (2)HMM计算问题:前后向算法 (3)HMM学习问题:Baum-Welch算法 (4) HMM预测问题:维特比算法…