文章列表-AI魔法学院

文章列表

停用词(Stop Words)的价值、收集与使用

这几年，我们经常使用字粒度的语言模型，比如BERT、GPT来做NLP任务。

停用词

大语言模型综述<演进，技术路线，区别，微调，实践，潜在问题与讨论>

由16年论文 Gaussian Error Linear Units (GELUs) 提出，随后被GPT-2、BERT、RoBERTa、ALBERT 等NLP模型所采用。

大模型

谈谈LLM在推荐域的渗透，探索推荐新范式

几个改进点： 1、利用大模型的总结和推理能力来对长文档进行总结，因为本身长文档就是有很强的逻辑性的，普通的向量建模方式只能一定程度表征语义，如果用bert等传统的来说还有字数限制

大模型

一文看懂RAG：大语言模型落地应用的未来

它通常使用一个检索系统，比如基于BERT的模型，来在大规模的文档集合（例如维基百科）中寻找与输入相关的文段。

rag 检索增强

Transformer速查宝典：模型、架构、训练方法的论文都在这里了

它使用预训练的 BERT 式模型将 token 数据库嵌入块中，然后在训练和推理期间对数据库中的最近邻执行分块交叉注意力。

Transformer

大模型实践总结

典型代表有：Bert、RoBERTa等。

大模型训练

图解检索增强式生成（RAG）技术 | 万字长文

例如，标准的基于 BERT 的 Transformer 编码器模型（如 Sentence Transformers）最多处理 512 个 Token，而 OpenAI 的 ada-002 能够处理更长的序列

检索增强式生成 RAG

高级 RAG 技术——图解概览

标准的 Transformer Encoder 模型（例如基于 BERT 的句子转换器）最多处理 512 个 Token，而像 OpenAI 的 ada-002 则能处理更长的序列，例如 8191

RAG 检索图解

开源大语言模型完整列表

文本类 GLM GLM 是以英文为核心的预训练语言模型系列，基于新的预训练范式实现单一模型在语言理解和生成任务方面取得了最佳结果，并且超过了在相同数据量进行训练的常见预训练模型（例如 BERT，RoBERTa

开源模型大语言模型

最新最全的开源中文大语言模型列表

基于姜子牙Ziya-LLaMA-13B-v1训练而来），ChatLaw-33B（基于Anima-33B训练而来，逻辑推理能力大幅提升），ChatLaw-Text2Vec，使用93w条判决案例做成的数据集基于BERT

大模型

万字长文，AI大模型的应用实践总结

典型代表有：Bert、RoBERTa等。

大模型

国内外开源大语言模型一览表

现有的中文金融领域PLM都基于较为原始的BERT模型架构，参数量也相对较小，不能满足日益丰富的领域NLP需求。

大模型

万字长文-大语言模型指令调优综述

在监督设置下，InstructUIE的表现与BERT相当 (Devlin等人，2018年)，并在零样本设置中优于最先进的GPT3.5。

大语言模型

微软研究团队：Sora核心技术及未来机会研究报告-中英对照版

这个领域的转变开始变得明显是在 Transformer 架构在自然语言处理领域取得成功之后，BERT 和 GPT 的出现便是明证。

sora 论文

微软对 Sora 进行了逆向工程分析，揭秘 Sora 的秘密

这个领域的转变开始变得明显是在 Transformer 架构在自然语言处理领域取得成功之后，BERT 和 GPT 的出现便是明证。

Sora 微软

<1 2 3 456 >

汇聚AI资讯，网罗AI文档，详解AI工具！

关于我们用户协议隐私条款商务合作：skillupvip

© 2023-2025 AI魔法学院

京ICP备20027199号-1