大模型入门知识
12成员#大模型 LSTM和它与传统RNN的区别
长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，专门设计来解决RNN长期依赖问题。与传统RNN相比，LSTM通过引入三个门（输入门、遗忘门、输出门）和一个细胞状态来控制信息的流动，从而更有效地捕捉长期依赖关系。这使得LSTM在处理具有长距离依赖的NLP任务时表现更佳。... 全部
#AI大模型 解释一下什么是RNN以及它在NLP中的应用
循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络，适合于时间序列数据或自然语言文本。RNN在每个时间步骤上接受输入，并维护一个隐藏状态来捕捉之前时间步的信息。在NLP中，RNN被用于语言模型、文本生成、机器翻译等任务，能够处理变长的文本序列。... 全部
#大模型 什么是词嵌入
词嵌入是NLP中的一种技术，通过将词转换为向量来表示。这些向量在高维空间中捕捉单词之间的语义关系，如相似性和共现关系。词嵌入技术，如Word2Vec、GloVe，通过训练模型学习这些表示，使得语义上相近的词在向量空间中也相近。... 全部
#大模型 什么是分词？为什么在NLP中很重要
分词是将文本切分成词汇或语言单位的过程。在不同语言中，分词的方法和挑战各不相同。在NLP中，分词是文本处理的基础步骤之一，因为它将连续的文本数据转化为可供机器学习模型处理的离散单位。正确的分词对于理解文本的含义、情感等是至关重要的。... 全部
#AI大模型 什么是自然语言处理（NLP）
自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个交叉学科，它旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP涉及从文本和语音中提取信息、理解意图、生成语言等多种技术，广泛应用于机器翻译、情感分析、智能问答等场景。... 全部
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