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0小众方言,文本内容和音频都较少,怎么研发大语言模型呀,求大佬指点,目前已经了解到粤语有了独属于自己的大语言模型(LLM)-商量,于是便产生了研发自己家乡话的语言大模型的念头,但是研发的具体流程对于我来说简直就是一头雾水不知如何下手,望大佬指点
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8大语言模型具有多种功能,包括但不限于以下几个方面: 文本生成:大语言模型可以生成符合语言规则的文本,例如自动写作、自动摘要、自动翻译等。 文本理解:大语言模型可以理解自然语言文本,例如词义标注、语义分析等。 文本摘要:大语言模型可以自动对文本进行摘要,以便快速了解文本内容。 文本翻译:大语言模型可以将一种语言的文本转化为另一种语言,以便不同语言之间的交流。 对话生成:大语言模型可以用于对话生成,例如自动
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1我使用了6b,13b的模型,直接使用ppt模式的知识库,发现回答效果不理想,如何才能让模型准确完整的回答问题呢?
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2谁能带我大语言模型aigc入门?主要是使用各类应用进行编程开发
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2所谓大型语言模型,就是指可以处理海量文本数据,并且拥有巨大的计算能力和参数数量的神经网络模型。这些模型通常由多层神经网络组成,每层都包含数百万到数十亿个参数。由于其庞大的规模和复杂性,LLM可以实现更加准确、流畅和智能的自然语言处理和生成,具有以下几个特点: 更高的语言理解能力:LLM可以通过对海量文本数据的分析和学习,建立起更加准确和全面的语言理解模型。例如,可以识别复杂的语法结构、理解上下文关系、推断
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17大语言模型(LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。
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4语言模型是一种基于人工智能技术的模型,通过学习大量的语言数据,模拟人类的语言理解和生成能力。语言模型的核心原理可以总结为以下几点: 统计语言模型:语言模型的核心原理之一是统计语言模型。统计语言模型基于语言中不同单词和短语的频率和出现概率,来预测下一个词或短语的概率。这种模型通过大规模的语言数据统计,学习到语言的模式、语法、词汇和语义等信息,从而可以生成和理解语言。 神经网络模型:随着深度学习技术的发
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4声学模型和语言模型是语音识别和自然语言处理中的两个重要概念,它们在处理语音数据时扮演着不同的角色。 声学模型是一种将声音特征转换为音素或字符的模型,它的主要任务是进行声音的识别和分类。声学模型利用特征提取技术,将声音信号转换为声学特征向量,如MFCC或LPC等,然后通过模式识别算法,如分类器或回归器,将声学特征转换为音素或字符的标签。声学模型的主要目标是在声音信号中提取出具有可分辨性的特征,以实现准确的语音
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1随着人工智能技术的不断发展,语言模型已经成为自然语言处理领域的重要研究方向。语言模型是指一种基于统计学和深度学习技术的模型,可以学习和模拟人类语言的行为和规律,从而实现对自然语言的有效理解和生成。在语言模型的研发和应用过程中,人们通常会将大规模的语言模型称为“大语言模型”,以区别于小规模的语言模型。那么,大语言模型和小语言模型有什么区别呢? 首先,大语言模型和小语言模型在规模和功能上有明显的区别。
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4大语言模型技术(Large Language Model,LLM)包括以下内容: 基于n-gram的语言模型:这种模型通过统计一个词或者一组词在语言中出现的频率计算,从而预测下一个词的概率。这种方法虽然简单,但在语言模型的设计中起到了重要作用。 2基于神经网络的语言模型:随着深度学习技术的发展,基于神经网络的语言模型开始受到广泛关注。这种方法使用一个深度神经网络来学习语言的规律和模式。在这个神经网络中,每个词被表示为一个向量,然后将它们送
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0亲爱的各位吧友:欢迎来到大语言模型