聊一聊扩散模型在NLP领域应用
扩散模型应用于NLP领域应用 作者:StormBlafe 原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/706445533来由文本生成的任务核心在于依据给定的数据,创造出媲美人工撰写的流畅文本,这一领域在当今的实际应用中展现出蓬勃的活力与广泛的适用性。深度学习领域的
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LLMs九层妖塔
【LLMs九层妖塔】分享 LLMs在自然语言处理(ChatGLM、Chinese-LLaMA-Alpaca、小羊驼 Vicuna、LLaMA、GPT4ALL等)、信息检索(langchain)、语言合成、语言识别、多模态等领域(Stable Diffusion、MiniGPT-4、VisualGLM
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LLMs 千面郎君 更新版
!! 介绍:本项目是作者们根据个人面试和经验总结出的 大模型(LLMs)面试准备的学习笔记与资料,该资料目前包含 大模型(LLMs)各领域的 面试题积累。Github 地址:https://github.com/km1994/LLMs_interview_notes!! NLP 面无不过 面试交流群
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你的知识星球优惠券已送到!!!
知识星球服务1. 知识星球学习指南服务:如果你在知识星球遇到什么问题,可以群里面反馈,小弟看到后会及时回答;2. 内容答疑:如果在学习过程中遇到问题,可以在群里面提出了,小弟看到后会及时回答;3. 就业指导:如果还再找工作,可以帮忙提供就业指导 和 简历修改和建议 等;知识星球干货
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Florence-2,小模型推进视觉任务的统一表征
01引言微软视觉基础模型Florence-2开源了!Florence-2是一种新颖的视觉基础模型,具有统一的、基于提示的表示,可用于各种计算机视觉和视觉语言任务。虽然现有的VLM在迁移学习方面表现出色,但它们难以用简单的指令执行各种任务,这种能力意味着处理各种空间层次和语义粒度的复杂性。Floren
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一文带你了解RAG(检索增强生成) | 概念理论介绍+ 代码实操
一、LLMs 已经具备了较强能力了,为什么还需要 RAG(检索增强生成)?尽管 LLM 已展现出显著的能力,但以下几个挑战依然值得关注:幻觉问题:LLM 采用基于统计的概率方法逐词生成文本,这一机制内在地导致其可能出现看似逻辑严谨实则缺乏事实依据的输出,即所谓的“郑重其事的虚构陈述”;时效性问题:随
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NLP菜鸟逆袭
NLP菜鸟逆袭记:地址:Github地址:https://github.com/km1994/AwesomeNLPdGitee 地址:https://gitee.com/km601/AwesomeNLP_gitee x介绍:【NLP菜鸟逆袭】分享 自然语言处理(文本分类、信息抽取、知识图谱
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NLP 面无不过 更新版
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NLP菜鸟逆袭
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PDF-Extract-Kit:迄今为止最好的PDF内容抽取开源项目
作者:lucas大叔原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/709538411Github 地址:https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit整体介绍PDF文档包含了大量的有用信息,例如文本、表格、图像、公式等。此外,PDF
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LLMs九层妖塔
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用消融的方法让大模型更听话,无需重新训练
作者:北方的郎原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/705672834本文翻译自Maxime Labonne的“Uncensor any LLM with abliteration”原文地址:https://mlabonne.github.io/blog/posts/2
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用 Sentence Transformers v3 训练和微调嵌入模型
Sentence Transformers是一个 Python 库,用于使用和训练各种应用的嵌入模型,例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次,引入了一种新的训练方法。在这篇博客
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AnimateAnyone:图像到视频角色动画合成的框架
AnimateAnyone:图像到视频角色动画合成的框架论文名称:Animate Anyone: Consistent and Controllable Image-to-Video Synthesis for Character Animation主页:https://humanaigc.gith
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阿里QWen2开源,效果炸裂!!!
就在刚刚,阿里Qwen2系列大模型宣布!在大量基准评估中获得 SOTA 性能。代码和数学性能显著提高,全面超越llama3!发布Blog: https://https://qwenlm.github.io/blog/qwen2/wen2/文档: https://https://q
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