NLP 大模型
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如何使用 Python 构建一个抄袭检测系统？
随着数字内容越来越受欢迎，保护它们免受复制和滥用变得比以往更加重要。抄袭检测工具可以帮助教师评估学生的作业，帮助机构审阅研究论文，帮助作家发现其知识产权被盗的现象。
用于提取数据的三个开源 NLP 工具
开发人员和数据科学家使用生成式AI和大语言模型（LLM）来查询大量文档和非结构化数据。开源LLM包括Dolly 2.0、EleutherAI Pythia、Meta AI LLaMa和StabilityLM等，它们都是尝试人工智能的起点，可以接受自然语言提示，生成总结式响应。
大语言模型的预训练 [1]: 基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer 模型原理详解、Bert 模型原理介绍| 社区征文
预训练属于迁移学习的范畴。现有的神经网络在进行训练时，一般基于反向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。而预训练的思想是，模型参数
搜索语义模型的大规模量化实践
目前大模型正在被研究和应用，算力资源已经成为瓶颈，如何以更低地成本进行落地是一个非常热点的问题。基于对模型压缩技术的实践和积累，我们能够更好地助力大模型的探索和应用。
AI 大模型已经出现不可预测的能力
编者按：日前，非盈利组织生命未来研究所发布了一封《暂停大型人工智能研究》的公开信，马斯克等千名科技人士进行了签名。虽然部分签署人的真实性存疑，但是大型语言模型（LLMs）的“涌现”能力确实可能会导致突然产生偏见、歧视和其他不可预测的风险。
大语言模型 (LLMs) 和新兴机器学习技术栈
编者按：过去，NLP开发人员依赖于文本分类、命名实体识别和命名实体消歧等技术栈来优化NLP任务。然而，随着大语言模型(LLM)的快速发展，新的技术栈开始出现，以支持和加速这些大型语言模型的实现和应用。
【NLP 系列】Bert 词向量的空间分布
我们知道Bert 预训练模型针对分词、ner、文本分类等下游任务取得了很好的效果，但在语义相似度任务上，表现相较于 Word2Vec、Glove 等并没有明显的提升。
图文实录｜澜舟科技合伙人李京梅：基于预训练模型的 AIGC 技术与应用实践
在 AIGC 领域，人类应该持续提升创造力，不要停止，不要因为有了 AI 就不去创造了，而 AI 也将通过提升整个产业效率的方式来帮助人类更好地创造价值。
人人看得懂的 ChatGPT 技术原理解析
编者按：自ChatGPT面世以来，我们在热切挖掘其丰富应用的同时，也在孜孜探求其背后的工作原理。 今天我们为大家带来的文章，深入浅出地阐释了ChatGPT背后的技术原理，没有NLP或算法经验的小伙伴，也可以轻松理解ChatGPT是如何工作的。
熊猫小说家功能升级：支持阅读原文 + 更多功能等你解锁
自去年发布以来，澜舟熊猫小说家依靠丰富的故事风格和快捷的 AI 写作方式收到了很多朋友的喜爱与支持。与此同时，我们也在不断听取大家的意见和想法。
AI-002- 十分钟理解 ChatGPT 的技术逻辑及演进（前世、今生）
#41 AI-002-十分钟理解ChatGPT的技术逻辑及演进（前世、今生） 从google发布Transformer革命性开拓，一直到GPT-1、GPT-2、GPT-3的演进。未来GPT-4又会是何等强大？
预训练时代的自然语言处理 魔搭社区 NLP 模型全解析
“Pre-training + Fine-tune”正在重置AI领域的研究范式，预训练大模型已成为备受瞩目的研究方向。本文将着重介绍阿里通义大模型体系中的AliceMind，包括自然语言理解生成、对话问答、机器翻译等一系列预训练语言模型。
Vision Transformer 这两年
在NLP领域取得巨大成功后，Transformer架构在计算机视觉方面的作用日渐凸显，成为越来越普遍的CV工具。自2020年10月Vision Transformer模型推出以来，人们开始高度关注Transformer模型在计算机视觉上的应用。
PaddleNLP--UIE（二）-- 小样本快速提升性能（含 doccona 标注）
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AIGC 时代到来？聊聊其中最出圈的语言模型 GPT-3
AIGC再度站在了聚光灯下，成为行业热门话题。AIGC的发展离不开大模型底层技术的支撑，而其中最为出圈的，当属“万能语言模型”GTP-3。本文中，我们将和大家一同走进GPT-3的发展史，了解GPT-3产生巨大飞跃的原因，探索GPT-3的商业化价值。
性能加速最高可达 28 倍！这个 NLP 工具包不容错过
近日，PaddleNLP v2.1正式发布，为开发者带来三项重要更新： 开箱即用的工业级NLP预置任务能力Taskflow：八大经典场景一键预测。 预训练时代的微调新范式应用：三行代码显著提升小样本学习效果。 高性能预测加速：文本生成任务高达28倍加速效果。
