这些局限性和挑战为NLP领域的进一步研究指明了方向，激励了Beyond GPT-4技术的探索和发展。接下来，我们将详细探讨这些前沿技术及其应用。

语言模型是自然语言处理中的核心任务之一，它们用于预测文本中的下一个单词或生成与输入文本相关的新文本。本文将详细介绍如何使用Python实现一个语言模型，并通过这个模型进行文本生成。...

解码是LLM中生成文本的过程，通常指的是将模型生成的数字表示（例如概率分布）转换为实际的文本输出的过程。

最近大家都在讨论人工智能，尤其是大模型。很多小伙伴在后台留言问我，大模型究竟是怎么炼成的？是不是就像古代炼丹一样，需要什么神秘的配方和操作？今天，我们就来揭开大模型炼成的神秘面纱 ...

中文文本通常没有像英文那样的明确分隔符，因此需要使用分词技术将连续的汉字序列切分成有意义的词语。

Prompt Engineering，即提示工程，是一种新兴的技术领域，它主要研究如何设计有效的提示（Prompt）来引导用户生成特定的输出。随着自然语言处理技术的快速发展，特别是预训练语言模型（如 GPT-3）的崛起，Prompt Engineering 变得越来...

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及计算机与人类自然语言之间的交互。NLP技术可以帮助计算机理解、解释、操纵人类语言，从而实现文本分类、情感分析、机器翻译等任务...

文本分类与情感分析是自然语言处理中常见的任务，它们可以帮助我们对文本进行自动分类和情感判断。在本文中，我们将介绍文本分类与情感分析的基本原理和常见的实现方法，并使用Python来实现这些模型。...

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大模型已经取得了突破性的进展，在许多自然语言处理任务上表现出超越人类的水平。这引发了一个值得探讨的问题：大模型是否具有认知能力？...

自然语言处理（NLP）领域的一项革命性技术——自注意力机制，正在以其巧妙设计引领着未来的发展潮流。让我们深入探究这一引人注目的机制，如何改变了对文本信息的建模方式，以及其在NLP领域取得的令人瞩目的成就。...