语言模型（LM）的训练经历两个关键阶段：首先，利用大量多样化的文本数据进行预训练；接着，对模型针对特定目标进行微调。尽管业界普遍认为预训练阶段是模型获取核心知识和技能的关键，而微调更偏重于调整和优化这些能力，这一观念却...

近日，国内领先的人工智能大模型公司 面壁智能 又放大招，联合 清华大学NLP 实验室 共同研发并推出 大模型 “超级英雄”——XAgent。通过任务测试，XAgent在真实复杂任务的处理能力已全面超越AutoGPT。...

当您精通 BERT 后，就该探索先进技术以最大限度地发挥其潜力。在本章中，我们将深入研究微调、处理词汇外单词、领域适应，甚至从 BERT 中提取知识的策略。...

强化学习是机器学习的一个分支，涉及智能体（agent）如何在一个环境中采取行动，从而最大化某种长期的累积奖励。

文本生成是自然语言处理的一个核心子领域，它涉及使用模型来自动创建自然语言文本。这种生成可以是基于某些输入的响应，如图像或其他文本，也可以是完全自主的创造。...

在自然语言处理（NLP）的领域中，搜索引擎的优化是一个长期研究的主题。其中，关键词提取与匹配是搜索引擎核心技术之一，它涉及从用户的查询中提取关键信息并与数据库中的文档进行匹配，以提供最相关的搜索结果。...

文本摘要是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，其核心目的是提取文本中的关键信息，生成简短、凝练的内容摘要。这不仅有助于用户快速获取信息，还能有效地组织和归纳大量的文本数据。...

自然语言处理（NLP）是一门交叉学科领域，涵盖了计算机科学、人工智能、语言学等多个学科。它旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言的方式，从而创建与人类之间的自然、无缝的交互。...

机器翻译，作为自然语言处理的一个核心领域，一直都是研究者们关注的焦点。其目标是实现计算机自动将一种语言翻译成另一种语言，而不需要人类的参与。...

随着互联网和社交媒体的飞速发展，我们每天都会接触到大量的非结构化数据，如文本、图片和音频等。这些数据包含了丰富的信息，但也提出了一个重要问题：如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识？这就是信息抽取（Information ...