NLP大模型是指通过大规模预训练和自监督学习技术构建的深度学习模型，旨在提高计算机对自然语言的理解和生成能力。这类模型通常具有数以亿计的参数，能够处理复杂的语言任务。其起源可以追溯到2017年，当时Google发布了Transformer模型，该模型为后续的NLP大模型发展奠定了基础。二、自然语言处理（NLP）大模型的核心技术 涵...
在降低大模型服务成本的同时,提升大模型服务的实时性,提升用户体验;最后,则是大模型在各种细分场景领域的应用落地,能够将大模型封装成一个成熟的应用产品,真正的将大模型用起来,当然也可以将agent相关的技术研究归纳在这个方向上,因为agent的目标就是将大模型的能力充分利用起来,帮助人类更好地使用大模型。
大模型(Large-scale model)在NLP(自然语言处理)领域的应用非常广泛,它们可以对自然语言处理和其他任务进行更准确和深入的处理。这些模型需要大量的计算资源和存储空间,因为它们需要处理大量的文本和语言数据。目前,只有少数公司和机构能够进行大模型的研究和开发。 大模型在NLP领域的应用非常多样,可以用于自然语言生成、文...
自然语言处理NLP任务的实现,相比较以前基于传统机器学习算法实现方法,现在越来越集中使用大模型来实现。 通过——数据标注-模型训练-模型调优/微调-模型压缩-预测部署的大模型流程,覆盖NLP多场景满足开发者落地实现与灵活定制的需求。 PaddleNLP是其中典型的NLP解决方案库,通过聚合业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发...
1. 基于大模型在行业应用场景上的探索和落地。 2. 针对行业应用场景,结合实际数据实现对大模型的训练、微调和定制化开发。 3. 参与算法工程和部分后端工程的迭代开发。 岗位要求: 1. 熟练掌握Python编程语言。 2. 对NLP主流大模型如GPT/T5/LLaMA/ChatGLM等的原理有深入的理解,能够完成相应的训练和微调工作。
无可否认,大模型的降维打击,使得传统 NLP 方法逐渐退场,也带来了行业中长期存在问题和挑战的深入反思。在大模型时代,NLP 领域的研究方向和应用场景正发生着根本性的变化。 在这篇文章里,Jina AI 创始人兼 CEO 肖涵博士和高级算法工程师 Michael,将带你速览本次 EMNLP 2023 新加坡大会。本文将从论文、海报和 BoF...
NLP大模型是指参数规模巨大、拥有数十亿甚至千亿级参数的深度学习模型,在自然语言处理领域具有广泛的应用。这些大模型通过更深层次的特征抽取和更精细的分类器,可以提高自然语言处理任务的准确率,如文本生成、文本分类、语音识别、对话系统等。 近年来,随着计算资源的提升和深度学习技术的发展,NLP大模型成为了研究热点,例...
1. 语言模型的核心作用与用户接口 多模态大语言模型（MLLMs）是在传统大语言模型（LLMs）的基础上发展而来，旨在处理和理解多种模态的数据，如文本和图像。LLMs的核心作用在于其强大的语言理解和生成能力，这使得它们能够在没有明确任务指示的情况下，通过上下文学习（in-context learning）来执行各种语言任务。MLLMs...
训练数据量决定 整个模型的实际效果 多模态:用于表示某种信息的模式(图片、文字、语音、视频) 通过各种预训练模型将信息的不同模式,用相近的向量进行表示。 大模型的核心,问答系统(transform 结构) prompt工程(模型适配) nlp应用场景: 文本摘要 信息提取