AI技术在自然语言处理中的应用
随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为了一个重要的应用领域。本文将介绍一些常见的NLP任务和算法,并通过代码示例来展示如何实现这些任务。我们将讨论文本分类、情感分析、命名实体识别等常见任务,并使用Python和相关库来实现这些任务。最后,我们将探讨NLP在未来的发展趋势和挑战。
大语言模型中常用的旋转位置编码RoPE详解:为什么它比绝对或相对位置编码更好?
Transformer的基石自2017年后历经变革,2022年RoPE引领NLP新方向,现已被顶级模型如Llama、Llama2等采纳。RoPE融合绝对与相对位置编码优点,解决传统方法的序列长度限制和相对位置表示问题。它通过旋转矩阵对词向量应用角度与位置成正比的旋转,保持向量稳定,保留相对位置信息,适用于长序列处理,提升了模型效率和性能。RoPE的引入开启了Transformer的新篇章,推动了NLP的进展。[[1](https://avoid.overfit.cn/post/9e0d8e7687a94d1ead9aeea65bb2a129)]
前端大模型入门(四):不同文本分割器对比和效果展示-教你如何根据场景选择合适的长文本分割方式
本文详细介绍了五种Langchain文本分割器:`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`,从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析,旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具,提高大模型应用的处理效率和效果。
图解NLP模型发展:从RNN到Transformer
本文以NLP模型发展为脉络,详细地解释了RNN、LSTM、GRU、seq2seq、注意力机制和Transformer。每一个技术都给出了清晰的图形化解释,便于大家理解。其中重点解释了Transformer的各个部分,因为Transformer 作为一个重要的里程碑,影响并创建了许多先进的 NLP 模型,如 GPT-3、BERT 等。