又一本开源免费的大模型书来了,449页pdf!

12-34 使用无 OCR 大型多模态模型解析 PDF 的方法 TextMonkey 能够在有限的训练资源下实现分辨率增强,同时保留跨窗口信息,减少分辨率增强引入的冗余 token。此外,通过各种数据和借口提示,TextMonkey 已经具备了处理多任务的能力。图 1:TextMonkey 概览。TextMonkey。首先,输入图像通过分割模块分割成互不重叠的块,每个块的尺寸为 448x448 像素。这些块进一步划分为更小的 14x14 像素块,其中每个块被视为一个标记。增强跨窗口关系。 阅读详情

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介绍

《自然语言处理:大模型理论实践》(预览版)一书以自然语言处理中语言模型为主线, 涵盖了从基础理论到高级应用的全方位内容,逐步引导读者从基础的自然语言处理技术走向大模型的深度学习与实际应用。

自然语言处理一直是人工智能最热门的应用研究领域,对科学技术、文化教育、经济社会的发展各个方面都具有极其重大的意义。近年以来,以ChatGPT 为代表的生成式预训练对话人工智能技术(即大语言模型,简称大模型)取得了令人瞩目的进展,给基于统计方法的自然语言处理技术带来了前所未有的进步。

在当今人工智能时代,NLP 技术已经深刻地渗透到我们日常生活的方方面面,从智能助手、语音识别到机器翻译和文本生成,NLP 正以惊人的速度改变着我们的生活方式。特别的是,2022 年底以 ChatGPT 为代表的大模型技术横空出世,进一步推动了新一代人工智能技术的发展。

大模型技术颠覆了自然语言处理领域传统的知识体系。然而,目前以大模型技术为主线介绍自然语言处理知识的教材较为缺乏。基于此考虑,催生了编著本教材的想法。本教材主要针对高校本科生、研究生以及教学科研人员,作为教学用书。当然,也适用于计算语言学家、语言学家、数据科学家和 NLP 开发人员等专业人士。

考虑到不同读者的学科差异,本书在附录部分介绍了概率论、信息论、机器学习与强化学习等 NLP 交叉学科的基础知识。阅读本教材最好具备 Python 的编程知识

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华东政法大学-人工智能通用大模型(ChatGPT)的进展、风险与应对-2023-54页.pdf 立即下载

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