基础 [自然语言处理（NLP）](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17450994.html) [自然语言处理PaddleNLP-词向量应用展示](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17451860.html) [自然语言处理（N
TextBrewer 为NLP中的知识蒸馏任务设计，融合了多种知识蒸馏技术，提供方便快捷的知识蒸馏框架。
基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架，提供全套的训练、微调模型（包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型）的解决方案。
一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练，然后再针对特定下游任务进行微调，达到领域适应（迁移学习）的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务，从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务，
日志在 IT 行业中被广泛使用，日志的异常检测对于识别系统的运行状态至关重要。解决这一问题的传统方法需要复杂的基于规则的有监督方法和大量的人工时间成本。我们提出了一种基于自然语言处理技术运维日志异常检测模型。
摘要：CV、NLP、大模型...AI技术的加持下，让数字人内外在更加生动真实。在未来的发展中，数字人的应用场景越来越广泛，并将发挥出重要的作用，让美好照进生活。 本文分享自华为云社区《AIGC：新AI时代，推动数字人进化的引擎》，作者：华为云社区精选。 现在我们在手机视频里经常看到，几百平方米的空旷
翻译自：[Fine-tuning a model with the Trainer API](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter3/3?fw=pt "Fine-tuning a model with the Trainer API") `T
目录构建节点字典构建Cypher CQL语句Test 这边只是为了测试，演示效果和思路，实际应用中，可以通过NLP构建CQL 接上一篇的问题分类 question = "请问最近看东西有时候清楚有时候不清楚是怎么回事" # 最终输出 data = {'args': {'看东西有时候清楚有时候不清楚'
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 抱个拳，送个礼 在现代自然语言处理（NLP）领域，Transformer 模型的出现带来了革命性的变化。它极大地提升了语言模型的性能和效率，而自注意力机制是其中的核心组件。 今个儿我们将
本文分享自华为云社区《使用Python实现深度学习模型：BERT模型教程》，作者： Echo_Wish。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google提出的一种用于自然语言处理（NLP）的预训练模型。BERT
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯
翻译自： [Big data? 🤗 Datasets to the rescue!](https://huggingface.co/learn/nlp-course/chapter5/4?fw=pt#big-data-datasets-to-the-rescue "Big data? 🤗 Dat
http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务，
本文通过文本分类任务演示了HuggingFace自动模型使用方法，既不需要手动计算loss，也不需要手动定义下游任务模型，通过阅读自动模型实现源码，提高NLP建模能力。 一.任务和数据集介绍 1.任务介绍 前面章节通过手动方式定义下游任务模型，HuggingFace也提供了一些常见的预定义下游任务模
https://zhuanlan.zhihu.com/p/590655677 陈巍谈芯：：本文将介绍ChatGPT的特点、功能、技术架构、局限、产业应用、投资机会和未来。作者本人曾担任华为系自然语言处理（ NLP ）企业的首席科学家。 ChatGPT的关键改进可以参考paper:Augmenting
