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当OCR遇见大语言模型：智能文本处理的进化之路
简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）
小白避坑指南：国内用Colossal-AI微调DeepSeek 1.5B的完整踩坑记录（附镜像加速方案）
本文详细记录了使用Colossal-Ai对DeepSeek-Qwen模型进行微调的过程，包括模型下载、环境部署、数据集处理及代码实现等环节。重点介绍了LoRA低秩适配方法和Colossal-Ai分布式训练框架的使用技巧，解决了模型封装后函数调用冲突、梯度检查点配置等问题。通过命令行参数灵活调整训练配置，最终在两块A100 GPU上完成训练，单卡显存占用约11GB，利用率达85%。文章总结了常见问题及解决方法，为后续研究提供参考。
利用PAI助力打造新一代社交推荐平台
本次主题的内容主要分三点介绍，第一是伊对的简介，第二是推荐平台的架构简介，第三是PAI在推荐平台的应用。
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会，秦江杰和刘童璇的分享，内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现，以及关于深度学习的细节介绍
NLP领域再创佳绩！阿里云机器学习平台 PAI 多篇论文入选 ACL 2023
阿里云机器学习平台PAI主导的多篇论文在ACL 2023 Industry Track上入选。
快速使用 Elasticsearch+PAI 部署 AI 大模型知识库对话
本文为您介绍如何通过Elasticsearch和PAI-EAS部署企业级AI知识库对话，利用Elasticsearch进行企业专属知识库的检索，利用PAI-EAS来进行AI语言大模型推理，并通过开源框架LangChain将二者有机结合，从而集成到您的业务服务当中。
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