Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础（1天）

最新推荐文章于 2025-09-21 19:27:13 发布
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本文将深入探讨文本预处理技术，介绍语言模型的基本原理，并解析循环神经网络（RNN）的基础知识，旨在为自然语言处理领域的研究者和开发者提供全面的理论指导。

Task02：文本预处理；语言模型；循环神经网络基础（1天）

  • part1：文本预处理
  • part2：语言模型
  • part3：循环神经网络基础
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大语言模型应用指南：交互格式
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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）已经成为了自然语言处理领域的重要突破。这些模型能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了强大的支持。然而，要充分发挥大语言模型的潜力，我们需要深入理解并掌握与之交互的最佳实践。本文将重点探讨大语言模型的交互格式，为开发者和用户提供全面的应用指南。在这个快速发展的领域中，交互格式的设计和实现直接影响着用户体验和模型性能。
大模型基础01：理论与技术的演进概述
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大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM） 是指参数规模极大的神经网络语言模型，大模型的基础理论主要包括深度学习理论、表示学习理论、迁移学习理论、模式识别理论、计算学习理论、分布式计算理论和统计语言模型理论,大模型集成了这些计算机科学核心理论的精华。通过大数据预训练加小数据微调，大大降低了使用门槛，将人工智能技术带入了一个新的阶段。
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循环神经网络（RNN）原理以及实战
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一. RNN的网络结构及原理 二. RNN的改进 2.1.双向RNN 2.2. 深层双向RNN 五. Pyramidal RNN 六.RNN的训练-BPTT 七.RNN与CNN的结合应用：看图说话 八.RNN项目练手 一. RNN的网络结构及原理 一般的神经网络应该有的结构如下图所示： 图一 神经网络结构 既然我们已经有了人工神经网络和卷积神经网络，为什么还要...
Task02：学习笔记文本预处理；语言模型；循环神经网络基础
Mufengfengfeng的博客
02-14 505
Task02：学习笔记文本预处理；语言模型；循环神经网络基础 文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 读入文本 分词 建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 读入文本 我们用一部英文小说，即H. G. Well的Time Machine，作为示例...
动手学深度学习PyTorch版--Task2--文本预处理；语言模型；循环神经网络基础
sinat_29950703的博客
02-12 1133
一.文本预处理 文本是一类序列数据，一篇文章可以看作是字符或单词的序列，本节将介绍文本数据的常见预处理步骤，预处理通常包括四个步骤： 1.读入文本 2.分词 3.建立字典，将每个词映射到一个唯一的索引（index） 4.将文本从词的序列转换为索引的序列，方便输入模型 1.读入文本 ` import collections import re def read_time_machine(): wit...
从入门到精通：提示工程架构师的神经网络架构设计
AI算力网络与通信的博客
09-21 682
本节将通过文本摘要任务（Text Summarization）演示提示工程与架构设计的协同过程。我们将使用T5-base模型，结合提示设计和微调，实现从长文本到短摘要的生成。我们需要将输入文本（article）和摘要（highlights）转换为T5模型的输入格式（提示+文本）。prefix = "summarize: " # 任务前缀（提示）# 输入文本：prefix + article# 输出文本：highlights# tokenize输入和输出# 应用数据处理函数。
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大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的兴起[8][9]，特别是那些增强了多模态能力的模型[10]，为GUI自动化带来了颠覆性变化，重新定义了智能体与图形用户界面交互的方式。我们将回顾GUI智能体的发展历史，提供构建这些智能体的分步指南，汇总基本和高级技术，评审与框架、数据和模型相关的重要工具和研究，展示典型应用，并概述未来发展方向。通过这些问题，本综述旨在提供对该领域现状的全面概览，为构建LLM驱动的GUI智能体提供指导，识别关键研究空白，并提出未来工作的方向。
Java Deeplearning4j：实现文本分类
在技术的广袤天地里，本博客如精准罗盘。剖析前沿科技，深掘代码奥秘，以精炼笔触，带您穿越复杂技术迷宫，速达知识彼岸。
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