预训练语言模型:从BERT到GPT,NLP的新纪元
自然语言处理(NLP)近年来因预训练语言模型(PLMs)的崛起而发生巨大变革。BERT和GPT等模型在学术与工业界取得突破性进展。本文探讨PLMs原理、发展历程及其实际应用,涵盖文本分类、命名实体识别、问答系统等场景,并通过实战案例展示如何使用这些强大的工具解决复杂的NLP任务。
从词袋到Transformer:自然语言处理的演进与实战
自然语言处理(NLP)是人工智能的重要分支,从早期的规则系统发展到如今的深度学习模型,经历了词袋模型、词嵌入、RNN/LSTM/GRU,再到革命性的Transformer架构。本文通过代码和案例详细介绍了这些技术的演进,并展示了如何从简单的词袋模型过渡到强大的Transformer,涵盖文本分类等实战应用,帮助读者深入理解NLP的核心技术和未来发展潜力。
OneCode 接入 DeepSeek:开启代码开发新纪元
OneCode 接入 DeepSeek,带来自然语言聊天式基础建模、本地代码工程无缝结合、图生代码功能全线升级及 AI 模型代码直接导入等新特性,极大提升开发效率与体验。预计第二季度推出开源版本,进一步推动开发者社区的开放与创新。这些改进使开发更加高效、便捷和智能,助力代码开发进入新纪元。
《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
元宇宙正从概念走向现实,社交互动成为其核心魅力。AI与NLP技术的迅猛发展,使自然语言交互、个性化体验和情感交流成为可能,打破了沟通壁垒,满足多元需求,并赋予社交温度。实时翻译技术支持跨语言交流,构建全球社交网络。尽管仍面临挑战,未来前景广阔,将带来更加真实、高效的虚拟社交体验。