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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。
BianQue-2
扁鹊(BianQue): 通过混合指令和多轮医生问询数据集的微调, 提高医疗聊天模型的"问"能力 SoulChat | BianQue | 基于主动健康的主动性、预防性、精确性、个性化、
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tigerbot-7b-sft
A cutting-edge foundation for your very own LLM. ? TigerBot • ? Hugging Face Github https://g
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moss-moon-003-sft-plugin-int4
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教育模型
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ChatGLM-6B-11
ChatGLM-6B-1.1 介绍 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型,基于 General Language Model (GLM) 架构,具有 62 亿参数。结合模
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BiLLa-7B-SFT
BiLLa: A Bilingual LLaMA with Enhanced Reasoning Ability BiLLa 是开源的推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型. 模型的主要特性有:
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GPT-3淘宝好评机器人
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moss-moon-003-sft-plugin-int8
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MiniGpt-4-7B量化后模型
git clone https://www.modelscope.cn/alv001/minigpt.git 须知 无需在量化模型,直接使用即可 无需在量化模型,直接使用即可 无需在量化模型,直接使
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gpt_3-yi_conversation
GPT-3文本生成模型介绍 GPT-3模型是一个通用的预训练生成模型,使用Transformer的Decoder-only结构,可以用于解决下游各种类型的生成任务,特别是zero-shot生成能力。模
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minigpt-4-13B量化后模型
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moss-moon-003-sft-plugin
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GPT-3 SFT微调模型-中文-1.3B
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PoNet用于长文档主题分割 模型描述 文档主题分割是指将文档分割成一系列连续的、主题一致的片段。近些年涌现出一些基于深度学习的主题分割算法,通过将主题分割定义为句子级别的二分类任务,使用BERT等预
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ChatPLUG-开放域对话模型-3.7B
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ChatPLUG-开放域对话模型-240M
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ms_test_model-0406-1
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格分隔。为了让计算机理解中文文本
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