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本文将从零开始，详细讲解如何使用递归神经网络（RNN/GRU/LSTM）实现文本情感分类。我们将基于 PyTorch 从头构建一个模型，并应用于情感分析任务。内...
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，旨在利用GPU的强大计算能力...
AutoAWQ（Automatic Aware Quantization）是一个基于 AWQ（Activation-aware Weight Quantizat...
直接微调（全量微调）会更新模型的所有参数，根据特定数据集对模型的权重进行全面优化。这种方式能够充分利用模型的全部参数来适应新任务，理论上可以获得最佳性能，但需要...
GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是 OpenAI 开发的一种基于 Transformer 结构的自回归语言...
对抗生成网络（Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，它通过两个神经网络生成器（Generator）和判别器（Disc...
近年来，随着大型语言模型（LLM）的发展，基于文本语义的图像检索技术取得了显著进步。这些模型通过理解复杂的自然语言描述，能够更准确地捕捉文本的语义，从而提高检索...
对联是中国传统文化中的一项独特艺术形式，它不仅要求上下句字数相同，还要对仗工整、意义相对。随着人工智能和自然语言处理技术的进步，如何让机器自动生成符合对联规律的...
在自然语言处理（NLP）里，中英翻译是个常见的任务。但中文和英文在 语法、词序、表达方式 上差别很大，所以想要让机器做好翻译并不容易。不过，随着大模型技术的发展...
变分自编码器（VAE）是一种深度生成模型。它主要由 编码器（Encoder） 和 解码器（Decoder） 两部分组成： 1. 基本思想 假设模型想要知道如何生...
在 Python 中，不可序列化对象 指的是无法直接使用 pickle 等序列化模块转换为可存储或传输格式的对象。常见的不可序列化对象包括： 下面，我们介绍两种...
在 Transformer 模型中，输入的词向量是没有顺序信息的，比如：我爱你 和 你爱我 两个含义不同句子，在注意力计算时，每个 Token 的表示是相同的，...
1. 向量模型 2. 向量操作
LangChain 中的 输出解析器（Output Parser） 主要作用是：将大语言模型生成的原始文本转换为结构化的数据格式，方便后续程序处理。比如，你让模...
LangChain 是一个用于构建语言模型应用的强大框架，它支持将多个 链”（Chain）组合起来进行复杂的推理任务。所谓 链式调用，就是将多个处理步骤像流水线...
终身学习者 | 知识桥接者
我是一名 80 后，写过多年代码，讲过很多年课，积累了丰富经验。如今，想把这些经验整理，通过我的博客分享给大家。
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