NLP

NLP(自然语言处理)是人工智能的一个重要分支,致力于研究计算机与人类自然语言之间的交互,目标在于使机器能够​​理解、解释和生成人类语言​​。其核心任务涵盖基础技术如​​分词、词性标注、句法分析​​,到高级应用如​​机器翻译、情感分析、智能问答、文本摘要和语音识别​​。传统方法依赖统计机器学习与语言学规则,而现代NLP几乎完全由​​深度学习​​驱动:​​词嵌入​​(如Word2Vec)将词语映射为稠密向量,​​循环神经网络(RNN)​​、​​长短期记忆网络(LSTM)​​ 以及​​Transformer架构​​(如BERT、GPT系列)依靠注意力机制彻底改变了序列建模能力,使模型能够捕捉上下文语义的细微差别。预训练大语言模型(LLM)的出现,如ChatGPT,进一步推动NLP进入通用语言理解和生成的新阶段。NLP技术已广泛应用于搜索引擎、智能助理、机器翻译、内容推荐、舆情分析等领域,持续推动人机交互方式的变革,并成为当代AI技术落地最成功的方向之一。
Llamacpp imatrix Quantizations of Phi-3.1-mini-4k-instruct I'm calling this Phi-3.1 because Microsof
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gte-Qwen2-1.5B-instruct gte-Qwen2-1.5B-instruct is the latest addition to the gte embedding family.
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该模型为使用ModelScope Trainer 微调的模型 基础模型:GPT-3预训练生成模型-中文-base 任务类型:continuation 任务名称:测试1 评估结果 revisi
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text2vec-large-chinese-onnx text2vec-large-chinese onnxruntime version. It is recommended to use the
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Phi-3 Mini-4K-Instruct ONNX model for onnxruntime-web This is the same models as the official phi3 o
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text2vec-base-chinese-onnx text2vec-base-chinese onnxruntime version. It is recommended to use the a
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gte-Qwen2-7B-instruct gte-Qwen2-7B-instruct is the latest addition to the gte embedding family. This
2110Pytorchnlp
Clone with HTTP BAStructBERT通用领域中文分词模型介绍 中文分词任务就是把连续的汉字分隔成具有语言语义学意义的词汇。中文的书写习惯不像英文等日耳曼语系语言词与词之前显式的用空
740nlp
Qwen2-7B-Instruct-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从Qwen2-7B-Instruct导出的4bit量化版本的MNN模型。
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Qwen2-0.5B-Instruct-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从Qwen2-0.5B-Instruct导出的4bit量化版本的MNN模型。
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Qwen2-1.5B-Instruct-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从Qwen2-1.5B-Instruct导出的4bit量化版本的MNN模型。
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glm-4-9b-chat-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从glm-4-9b-chat导出的4bit量化版本的MNN模型。
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Qwen-VL-Chat-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从Qwen-VL-Chat导出的4bit量化版本的MNN模型。
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bge-large-zh-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从bge-large-zh导出的4bit量化版本的MNN模型。
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internlm-chat-7b-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从internlm-chat-7b导出的4bit量化版本的MNN模型。
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TinyLlama-1.1B-Chat-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0导出的4bit量化版本的MNN模型。
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phi-2-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从phi-2导出的4bit量化版本的MNN模型。
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Yi-6B-Chat-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从Yi-6B-Chat导出的4bit量化版本的MNN模型。
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codegeex2-6b-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从codegeex2-6b导出的4bit量化版本的MNN模型。
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chatglm-6b-MNN 介绍(Introduction) 此模型是使用llm-export从chatglm-6b导出的4bit量化版本的MNN模型。
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