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...
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...
在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和推荐算法是三个重要的研究方向,它们各自在不同领域发挥着重要作用。 自然语言处理(NLP) 定义与应用:NLP是AI领域的一个重要分支,旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。 NLP的应用非常广泛,包括机器翻译、文本分类、情感分析、自动问答、智能客服、舆情监...
nlp cv ml dm都是什么 NLP、CV、ML和DM分别代表自然语言处理、计算机视觉、机器学习和数据挖掘,这些都是人工智能领域的重要分支。 NLP(自然语言处理):一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。 自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。 自...
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。
2. NLP的动态词元池化(ACL,2023) 3. 动态混合尺度分词(ICCV Workshops 2023) 4. 动态词元稀疏化 GPT-4o在逆转字符的任务上仍然做得不尽如人意(下图)。针对misremembering这个词,不加任何其它提示,笔者简单做了10次测试,仅有一次完全做对,仅10%的正确率(详见: gpt-4o逆转单词任务多次试验结果:正确率仅10%...
随着深度学习技术的迅猛发展,计算机视觉(Computer Vision,CV)和自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为人工智能领域的两大重要分支,分别涌现出了诸多大型预训练模型。这些大模型在各自领域内取得了令人瞩目的成就,如图像识别、语音识别、文本生成等。然而,如何将CV和NLP大模型有效融合,实现跨模态信息的交互与处...
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...
NLP,Natural Language Processing,自然语言处理,它的数据是文本。CV,Computer Vision,计算机视觉,它的数据是图像。 两者属于不同的研究领域,但都是利用深度学习去解决现实世界存在的问题。若放弃不要CV而单纯研究NLP是很难的,同理放弃不要NLP而单纯研究CV也很难的。两者就像兄弟姐妹一样,整个“家庭”不能分割但个体...
在NLP 领域中,将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别。 机器人 分支一:计算机视觉 计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。 当前阶段: ...