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人工智能
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2023-06-25
十大NLP技术,开启你的AI之旅
本文讨论了各种自然语言处理(NLP)技术的实际应用和实现方式,其中包括情感分析、命名实体识别(NER)、文本分类、机器翻译、文本摘要生成、信息提取、文本生成、语音识别以及文本到语音(TTS)等。这些技术广泛应用于电子商务、社交媒体、客户服务、国际商务、政府、金融、医疗和内容创作等行业。本文通过详细示例,介绍了如何使用Python的各种库,包括nltk、spacy、scikit-learn、OpenNMT、Hugging Face的transformers、Speech Recognition和gTTS等,来实现这些NLP技术。在实际应用中,这些预训练模型可能需要进一步微调和预处理,以改进在特定类型文本上的性能。
2023-06-25
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人工智能
2023-06-24
我是一个光荣的考试人:韵律的机器,公平的保卫者
我尽职尽责,全神贯注地审阅着每一份试卷,就如同父母细心照料婴儿一般。在寂静的工作间里,机器的轰鸣声似乎成了我唯一的伴侣,而我则安静地守护在电脑旁,凝视着屏幕,反复核查着每一个空白,每一份缺考。这份工作虽然重复而枯燥,却无比重要。因为每一个细小的失误,都可能影响到一个孩子的前程,一个家庭的期待。
2023-06-24
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人工智能
系统架构
2023-06-21
分片和一致性哈希
设计大规模分布式系统时,你可能会遇到两个概念——分片(sharding)和一致性哈希(consistent hashing)。虽然我在网上找到了很多关于这些术语的解释,但它们让我感到有些困惑。我觉得分片和一致性哈希本质上是在讨论同一件事——将数据分布在一组服务器上。
2023-06-21
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人工智能
系统架构
2023-06-21
深入解析大型语言模型:从训练到部署大模型
随着数据科学领域的深入发展,大型语言模型——这种能够处理和生成复杂自然语言的精密人工智能系统—逐渐引发了更大的关注。 LLMs是自然语言处理(NLP)中最令人瞩目的突破之一。这些模型有潜力彻底改变从客服到科学研究等各种行业,但是人们对其能力和局限性的理解尚未全面。 LLMs依赖海量的文本数据进行训练,从而能够生成极其准确的预测和回应。像GPT-3和T5这样的LLMs在诸如语言翻译、问答、以及摘要等多个NLP任务中已经取得了令人期待的成果。然而,LLMs的复杂性不容忽视,而且要训练和提升它们需要具备特定的技能和知识。
2023-06-21
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人工智能
系统架构
2023-06-20
【软件架构模式】—微内核架构
- 内核模式也被称为插件架构模式。 - 将附加应用程序功能作为插件添加到核心应用程序,以提供可扩展性以及功能分离和隔离。 这种模式由两种类型的架构组件组成:一个核心系统和插件模块。 - 应用程序逻辑分布在独立的插件模块和基础核心系统之间,提供应用程序特性和定制处理逻辑的可扩展性、灵活性和隔离性。
2023-06-20
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人工智能
优质开源
系统架构
2023-06-19
2023年最值得一试的ChatGPT插件
仿佛这还不是可能的,ChatGPT在人工智能方面已经达到了新的高度。而且这不仅仅是因为ChatGPT 4,而是你可以与人工智能聊天机器人配对的插件。即使谷歌准备通过其全新的谷歌PaLM 2模型带来改进,但OpenAI产品仍然很受欢迎。现在,对于那些不了解的人来说,你可以快速了解如何安装和使用ChatGPT插件。然而,哪些ChatGPT插件有资格成为最好的,你应该使用它们吗?
2023-06-19
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人工智能
系统架构
2023-06-19
访问ChatGPT插件
我们开始通过教它使用插件来扩展 ChatGPT 的功能。您可以将插件视为模型可以学习如何使用的“工具”——想象一个用于查看新闻的插件、一个用于预订航班的插件,或者一个用于从专有数据库中检索信息的插件。自我们推出 ChatGPT 以来,开发人员一直要求插件,因为它们可以解锁大量可能的用例。
2023-06-19
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人工智能
2023-06-19
Mail 后缀邮箱 密码如何修改?
Mail 后缀邮箱 密码如何修改?
2023-06-19
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人工智能
2023-06-19
ChatGPT Plus 账号密码修改
- ChatGPT 帐户:[http://shop.isving.com](http://shop.isving.com/) (备用地址:[http://shop.isving.cn](http://shop.isving.cn/)) - 准备工作:需结合梯子(本站不提供,需自行解决) - OpenAi官方地址:[https://chat.openai.com/](https://chat.openai.com/)
2023-06-19
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人工智能
系统架构
2023-06-16
大模型实践总结
随着ChatGPT的迅速出圈,加速了大模型时代的变革。对于以Transformer、MOE结构为代表的大模型来说,传统的单机单卡训练模式肯定不能满足上千(万)亿级参数的模型训练,这时候我们就需要解决内存墙和通信墙等一系列问题,在单机多卡或者多机多卡进行模型训练。
2023-06-16
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人工智能
系统架构
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