NLP是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其目标是使计算机能够理解、生成和分析人类语言。而LLM作为近年来NLP领域的重要突破，正在逐渐改变我们对自然语言处理的传统认知。从定义上来看，NLP与LLM各有侧重但关系密不可分。NLP关注的是语言的理解和生成过程中的各种技术，包括但不限于文本分类、情感分析、物体识别...
NLP和LLM的比较 NLP和LLM在方法、能力和应用领域上各有千秋。简要总结如下：•性能：NLP在特定任务中精度高，LLM在广泛任务中表现更好。•可扩展性：NLP效率高，LLM更具扩展性，但需要更多计算资源。•准确性：NLP在专业领域表现出色，LLM更适合生成连贯的语言输出。NLP和LLM的结合 将NLP和LLM集成在一起可以...
LLM和NLP都是人工智能领域中的重要概念,但它们在研究方向和应用场景上有明显的区别。 LLM,即大型语言模型(Large Language Model),是NLP领域中的一种特定类型的语言模型,通常是基于深度学习技术的大规模预训练模型。它是基于机器学习和自然语言处理技术构建的,可以理解和生成自然语言文本,在LLM的基础上,可以进行文本分类...
这篇文章要解决的问题是“自动评估 LLM-based 文本摘要的质量”,它启发我去想了很多相关的问题,特别是关于“如何设计自动方案”和“如何制定打分逻辑”。 1. 传统的序列生成类任务评测 在LLM 全面接管文本生成之前,对于 seq2seq 类的 NLP 任务,比如文本摘要、机器翻译等等,一直采用的是“基于文本相似度的评估方法...
在当今的科技领域,深度学习、计算机视觉(CV)、自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和大型语言模型(LLM)是备受关注的前沿技术。它们各自有着独特的研究领域和应用场景,同时又相互关联,共同推动了人工智能(AI)的发展。一、深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它利用深度神经网络来模拟人类大脑的学习过程。通过训练,深度...
NLP三大Subword模型详解:BPE、WordPiece、ULM。这里结合国外大佬的解读和前面看到文章的汇总做一个简单的总结。 1.1 BPE方法 BPE原理 将数据中最常连续出现的字节(bytes)替换成数据中没有出现的字节的方法。思想很简单,但是很好用。一个编码的典型例子,aaabdaabac→ZabdZabac→ZYdZYac→XdXac。
上下文理解:通过与外部知识库和NLP管道集成,ESRE赋予LLMs把握搜索查询上下文的能力,从而产生更精确和相关的输出。 减少偏见:ESRE采用数据选择和模型监控等公平技术,减少LLMs输出中的偏见,促进负责任的AI开发。 检索增强生成(RAG):Elasticsearch在RAG工作流程中充当信息桥梁,将关键上下文(如专有数据)传递给LLMs。这提供...
NLP与LLM的对比 目标与方法: NLP的目标是使计算机能够理解、解释和生成人类语言,采用词法分析、句法分析、语义分析等多种技术和算法。 LLM则专注于训练大规模的语言模型,通过深度学习技术(如RNN、LSTM、GRU等)学习语言的模式和结构,生成与人类语言相似的文本。 应用差异: NLP更侧重于具体的自然语言处理任务,如文本分...
事实上,NLP不仅仅是LLMs。NLP的应用远比简单地预测下一个词要广泛得多。此外,LLMs的训练需要大量数据和计算资源,这对于大多数研究者来说难以承担。 这篇论文是由美国某NLP研究实验室的成员撰写的,旨在探讨LLM时代NLP研究的未来。这些成员围绕一个问题进行了头脑风暴:除了LLMs的开发外,还有哪些有趣的、不依赖于付...
想象一下，如果你的电脑或手机能理解你的语言，甚至和你聊天，会有多酷？这就是NLP的魔力所在。NLP使得机器能够理解、解释和回应人类的语言。从Siri到ChatGPT，NLP正在变革我们与技术的互动方式。LLM（大型语言模型）：智能对话的大脑 LLM就像是AI的大脑，它能处理和生成巨大量的文本数据。想象LLM是一个读过成千上...