总结来看,CV与NLP分别从视觉与语言维度拓展人工智能的能力边界,两者在技术路径上各具特色,但在实际应用中呈现深度融合趋势,共同推动智能系统向更拟人化的方向发展。
自然语言处理（NLP）是一种计算机科学和人工智能的分支，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的...
目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。 所以对比学习的出现,是图像领域为了解决“在没有更大标注数据集的情况下,如何采用自监督预训练模式,来从中吸取图像本身的先验知识分布,得到一个预训练的...
大型语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,通过对大量文本数据的学习,LLM能够模拟人类的语言理解和生成能力。与传统的NLP模型相比,LLM能够更好地理解和生成自然文本,同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。LLM的应用场景包括对话生成、文本摘要、智能客服等。六、总结深度学习、CV、NLP、ML和LLM是相互...
人工智能(AI)的两个重要分支是计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),它们在处理和分析信息方面各有侧重。 以下是对这两个方向的详细介绍: 计算机视觉(CV) 定义与应用:计算机视觉是人工智能的一个领域,它使计算机能够复制人类视觉系统,帮助计算机理解和解释数字图像和视频的内容。
目前,市面上的数据标注岗位主要分为两大类:CV(计算机视觉)和NLP(自然语言处理)。CV(计算机视觉)方向 📸 CV方向的数据标注岗位主要服务于自动驾驶领域,如滴滴、毫末、轻舟智航等车企。这个方向的数据标注工作通常包括“2D拉框”和“3D拉框”,主要是为智能驾驶业务提供图像数据质检和标注支持。由于这个方向的工作需...
第二部分:计算机视觉算法及其项目实战 (19个模块+CV与NLP经典大模型解读)最重要的部分 模块一:深度学习入门算法 目标与收益:掌握深度学习必备核心算法及其应用领域,熟悉深度学习各大经典网络架构。 模块二:.深度学习框架PyTorch 目标与收益:掌握pytorch框架核心使用方法,熟练用框架核心使用方法,熟练使用框架构建深度学习项...
在当今人工智能领域,CV大模型和NLP大模型作为两大核心技术,正引领着行业的变革与发展。它们虽然都基于深度学习,但在多个方面存在显著差异,同时也展现出融合与创新的发展趋势。
在人工智能的广阔领域中,自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)作为两大核心分支,各自在文本处理与图像识别方面展现出了非凡的能力。然而,随着技术的不断进步,多模态学习作为一种新兴趋势,正逐步打破NLP与CV之间的界限,为AI应用开辟了新的可能。本文将深入剖析这三者之间的区别,并探讨多模态语言学研究的现状与前景。 NL...
关于NLP(第 2.1 小节)的一个非常重要的概念叫做词嵌入,几乎是现在所有多模态深度学习架构的重要组成部分。这一概念也为基于Transformer的模型奠定了基础,比如 BERT ,该模型在几个 NLP 任务中都取得了重大进展。特别是Transformer的自注意力机制彻底改变了 NLP 模型,这也是为什么大多数 NLP 模型将Transformer作为核心。