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...
NLP的主要应用包括文本分类、情感分析、信息提取、机器翻译、问答系统等。 LLM(大型语言模型)是一种基于深度学习和自然语言处理技术的模型,它通过对大量文本数据进行训练,来学习人类语言的理解和生成能力。LLM的核心思想是通过大规模的无监督训练来学习自然语言的模式和语言结构,这在一定程度上能够模拟人类的语言认知和生...
2. NLP是指计算机科学和人工智能领域的一个分支,主要关注如何使计算机理解和处理人类自然语言。NLP的研究内容包括文本处理、语音识别、机器翻译、情感分析等。 因此,LLM和NLP是两个截然不同的领域,一个是法学研究的硕士学位,另一个是计算机科学和人工智能领域的研究方向。2024-11-18 21:38:20 其他答案 花开花落 ...
资格:- 3 年以上算法及相关项目经验- BS工程/计算机科学或同等经验技术能力:- 扎实的算法基础,精通NLP/LLM相关算法和模型- 熟悉文本情感分析、实体识别等技术模型- 在知识图谱、智能问答、搜索引擎、推荐系统等领域有实际项目经验者优先- 开发语言方面的专业知识,包括但不限于:Python/Java/Golang- 熟悉Elasticsearch...
移动设备：SLMs在移动设备上的应用，如API调用、移动控制和基本NLP应用，可以提高隐私保护和响应速度。SLM...
NLP和LLM技术 自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它涉及到让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。大型语言模型(LLM)是近年来在NLP领域取得重大突破的一种技术,它通过大规模的预训练和微调,实现了对自然语言的深刻理解和生成能力。 知识库问答 ...
以乔姆斯基为代表的传统语言学家，和计算机系的NLPer，都致力于从人类语言的原始观察中构建一个高层次、...
Q3: llm的评测怎么做的 A3: 评测用现成的评测框架,比如opencompass。也可以用人工评测。 Q4: bert与GPT的区别?bert的pe是怎么做的? Q5: bert怎么做预训练的?下游任务有哪些?是否做过相关的项目? Q6: 介绍一下self-attention和multi-head attention 算法:最长回文子串思路 好未来 nlp lora的矩阵怎么初始化?
研究方向为自然语言处理与文本挖掘,研究兴趣包括自动文摘、文本生成、情感分析、语义分析、多模态与多语言NLP等。曾担任计算语言学顶级国际期刊Computational Linguistics编委、国际会议EMNLP-IJCNLP 2019程序委员会主席,现任CCF-NLP专委会秘书长、TACL执行编辑、NLE编委、JCST编委,10多次担任相关领域重要国际会议领域主席,包括...
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