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5天前
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HUSKY:一个优化大语言模型多步推理的新代理框架
HUSKY是开源语言代理,专注复杂任务处理,如数字、表格及知识推理。通过多步计划和专家模型执行,它能迭代解决问题。在多模态任务中,即使使用小型模型,HUSKY也能匹敌GPT-4。训练涉及教师模型创建解决方案轨迹,以泛化处理广泛任务。在数值、表格和知识推理任务上表现出色,通过整合高效模型,HUSKY展示了在复杂推理领域的潜力。
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5天前
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深度学习应用领域有哪些?
深度学习在各种领域中都有广泛的应用,它的强大特性使其能够处理大量复杂的数据并进行高级的模式识别,从而改进了各种任务的性能和效率。
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5天前
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自动化测试的崛起:如何利用AI提升软件质量
【6月更文挑战第20天】在软件开发的浪潮中,自动化测试已成为确保产品质量的关键工具。随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在自动化测试中的应用日益广泛,为测试流程带来了革命性的变化。本文将探讨AI如何优化测试用例生成、提高缺陷检测效率和预测潜在问题,从而显著提升软件测试的效率和准确性。
文本挖掘与可视化:生成个性化词云的Python实践【7个案例】
词云(Word Cloud),又称为文字云或标签云,是一种用于文本数据可视化的技术,通过不同大小、颜色和字体展示文本中单词的出现频率或重要性。在词云中,更频繁出现的单词会显示得更大,反之则更小。
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5天前
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用神经架构搜索给LLM瘦身,模型变小,准确度有时反而更高
【6月更文挑战第20天】研究人员运用神经架构搜索(NAS)压缩LLM,如LLaMA2-7B,找到小而精准的子网,降低内存与计算成本,保持甚至提升性能。实验显示在多个任务上,模型大小减半,速度加快,精度不变或提升。NAS虽需大量计算资源,但结合量化技术,能有效优化大型语言模型。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2405.18377)**
文本挖掘与可视化:生成个性化词云的Python实践【7个案例】
词云是文本数据可视化的工具,显示单词频率,直观、美观,适用于快速展示文本关键信息。 - 用途包括关键词展示、数据探索、报告演示、情感分析和教育。 - 使用`wordcloud`和`matplotlib`库生成词云,`wordcloud`负责生成,`matplotlib`负责显示。 - 示例代码展示了从简单词云到基于蒙版、颜色和关键词权重的复杂词云生成。 - 案例覆盖了中文分词(使用`jieba`库)、自定义颜色和关键词权重的词云。 - 代码示例包括读取文本、分词、设置词云参数、显示和保存图像。
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