英伟达nGPT重塑Transformer，AI训练速度暴增20倍！文本越长，加速越快
英伟达提出nGPT（Normalized Transformer），通过单位范数归一化和超球面上的表示学习，显著提升了Transformer模型的训练速度和性能。实验显示，nGPT在处理4k长度序列时，训练速度比传统Transformer快10倍，且在多个下游任务中表现出色。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.01131
基于qwen max 的知识图谱 指令对比分析 结构 指令 领域 指令差异分析
感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式：只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法，分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示，领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力，但构建成本较高；而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取，但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
从“整理”到“思考”：文档管理工具的新角色
在信息爆炸时代，文档管理的挑战转向高效组织和提取知识。传统工具易形成知识孤岛，而语义网络通过内容、上下文和关联性建立知识图谱，使信息“活”起来。开源工具如“板栗看板”采用节点式数据架构，链接文档各部分至具体任务或主题，助力用户在复杂知识网络中自由穿梭，尤其适用于跨学科研究，帮助发现文献间潜在联系，提供全新研究视角。
预训练模型（Pre-trained Models）
预训练模型是在大量文本数据上训练的模型，能捕捉语言的通用特征，通过微调适用于各种NLP任务。它们具备迁移学习能力，减少训练时间和资源需求，支持多任务学习，但需注意模型偏见和可解释性问题。常见模型有BERT、GPT等，广泛应用于文本分类、情感分析等领域。
探索未知：技术之旅的无限可能与个人成长####
本文旨在分享我的技术探索之旅，从初涉代码的迷茫到逐步成长为一名自信的开发者。通过具体案例，探讨了持续学习、实践创新、社区参与及心态调整在个人技术成长中的重要性，鼓励读者勇于探索未知，享受技术带来的挑战与乐趣。
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命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理的重要任务，旨在从文本中识别并分类特定实体，如人名、地点、组织等。通过BIO等标注模式，利用HMM、CRF及深度学习模型如RNN、LSTM、Transformer等进行实体识别。预训练模型如BERT显著提升了NER的性能。NER广泛应用于新闻分析、生物医学等领域，是信息提取、知识图谱构建等任务的基础。
构建一个基于通义千问的智能客服系统
公司开发一个智能客服系统，帮助用户快速找到他们需要的商品信息、解决问题，并提供个性化的购物建议。系统需要能够处理大量的用户提问，并以自然语言的形式给出准确的回答。
基于图论算法有向图PageRank与无向图Louvain算法构建指令的方式方法 用于支撑qwen agent中的统计相关组件
利用图序列进行数据解读，主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析（如入度、出度、度中心性）、节点属性分析（如品牌、价格等属性的分布与聚类）、节点标签分析（如不同标签的分布及标签间的关联）。边序列分析则关注边的权重分析（如关联强度）、边的类型分析（如管理、协作等关系）及路径分析（如最短路径计算）。结合节点和边序列的分析，如子图挖掘和图的动态分析，可以帮助深入理解图的结构和功能。例如，通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图，而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用，能够从多个角度全面解读图谱数据，为决策提供有力支持。