毕设做网站答辩会要求当场演示吗,网页设计与网站建设基础心得体会,菏泽哪家网站设计公司好,wordpress主题 senNLPLLM从入门到精通系列
前言#xff1a;笔者从事于NLPLLM的对话智能机器人的相关行业#xff0c;现在的大模型的技术日新月异#xff0c;传统的NLP业务显然是要被淘汰的#xff0c;那么这也是我着笔写这一系列文章的初衷。本系列将由浅到深#xff0c;结合实际代码案例LLM从入门到精通系列
前言笔者从事于NLPLLM的对话智能机器人的相关行业现在的大模型的技术日新月异传统的NLP业务显然是要被淘汰的那么这也是我着笔写这一系列文章的初衷。本系列将由浅到深结合实际代码案例帮助想要入门的小伙伴们更快掌握以下是本系列的文章结构与预告希望小伙伴们可以留下一个点赞和关注你们的关注便是我更新的动力.本系列相关知识/提子获取/openai账户/我的私有训练语料库以及数据集等等 可关注
如果本系列反响还不错的话我会额外出一系列关于从0到1搭建一个企业级的NLPLLM智能对话机器人更加关注LLMOps应用平台开发就不会像本系列过多讲解基础知识点敬请期待
1.NLP是什么
1-1 语言的产生语音、词汇、语法
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1-2 什么是NLP
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1-3 NLP为什么这么难做
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1-4 NLP发展历史以及我的工作感悟
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2.数学基础讲解
2-1 概率论基础讲解
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2-2 贝叶斯与信息理论
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2-3 基于概率统计的模型采样知识
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2-4 机器学习是什么上
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2-5 机器学习是什么下
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2-6 降维方法介绍
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2-7 从已知结果中学习未知问题-回归与分类
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2-8 聚类算法介绍
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2-9 模型评估指标
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2-10 文本分析流程1
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2-11 文本分析流程2
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2-12 中文处理的难题-分词
2-13 词语的处理独热编码和词嵌入表示
3.神经网络与深度学习
3-1 激活函数和神经网络思想
3-2 梯度与反向传播
3-3 超参数
3-4 优化器和学习率
3-5 提高模型效果归一化
3-6 构建线性模型解决温度计示数转换问题
3-7 使用深度学习解决温度即示数问题上
3-8 使用深度学习解决温度即示数问题下
4.文本处理
4-1 文本预处理分词、停用词、特殊字符消失术
4-2 文本向量化
4-3 基于python的文本预处理封装
4-4 词嵌入技术word2vec
4-5 分类问题给文本打标签
4-6 序列标注问题发现特定词语
4-7 大语言模型的演进助力NLP
4-8 注意力机制
4-9 大模型微调
4-10 生成式AI像人类一样对话
4-11 自然语言处理常见的评价指标-AUC、BLEU、ROUGE等等
4-12 构建丰富的语料库和精选数据集
4-13 NLP常用工具anaconda、NLTK
5.内容理解详谈
5-1 为什么要做内容理解
5-2 NLP在内容理解体系发挥的作用上
5-3 NLP在内容理解体系发挥的作用下
5-4 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系上
5-5 新闻APP标准文本如何面向推荐系统构建内容理解体系下
5-6 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转上
5-7 融合了多种内容类型的马蜂窝旅行内容理解如何配合运营体系运转下
5-8 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制上
5-9 内容理解在点评UGC场景下辅助风险控制下
5-10 京东商城下的内容理解与智能创意上
5-11 京东商城下的内容理解与智能创意下
6.如何处理文本相似问题
6-1 文本相似度检测的类型长文本短文本、词语句子段落、字符级语义级
6-2 在内容理解体系中相似度检测可以解决什么
6-3 文本相似度检测的评估效果
6-4 使用编辑距离计算词或短语级的文本相似度
6-5 使用SIMHASH算法计算海量长文本的相似度
6-7 使用word2vec解决语义级别的短文本相似问题
7.实体识别
7-1 实体识别能够解决什么
7-2 在内容理解体系中借助实体识别搭建基础能力
7-3 为实体识别的结果构建评价方案时有哪些可用的指标
7-4 RNN在NLP中如何发挥作用
7-5 延长网络的记忆长短时记忆网络LSTM都对RNN做了哪些改进
7-6 从规则到概率条件随机场CRF算法助力网络模型认识规律
7-7 实体识别实战ner bert lstm crf上
7-8 实体识别实战ner bert lstm crf下
7-9 实体识别实战ner bilstm crf
8.文本分类
8-1 内容理解中最广泛的文本分类有哪些
8-2 如何在内容理解体系搭建中借助文本分类的力量
8-3 文本分类任务效果的评估离线指标、人工测评、线上效果
8-4 情感分析在内容平台的实践
8-5 卷积神经网络基础知识
8-6 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络上
8-7 处理情感分类的数据集并搭建卷积网络下
8-8 实战使用word2vec为数据集构建词向量并寻找相似词
8-9 实战使用word2vec的fasttext工具来解决文本分类的问题
8-10 transformer的衍生品Bert如何应用于文本分类
8-11 内容理解体系中多级多标签分类问题上
8-12 内容理解体系中多级多标签分类问题下
8-13 如何在具体业务中准备数据上
8-14 如何在具体业务中准备数据下
8-15 为企业级分类任务设计一个可扩展、易调整的算法构架
8-16 如何分布式工程部署
9.LLMNLP
9-1 文本提取与文本生成能为我们提供哪些能力
9-2 在内容理解中我们如何借助文本提取和文本生成能力来搭建我们的能力框架
9-3 没有标准答案的提取和生成任务如何评估效果
9-4 探索很老但很有用的TFIDF提取技术
9-5 谷歌的TextRank算法
9-6 GPT1模型-初代生成式预训练模型
9-7 GPT2模型-更强大的生成式预训练模型
9-8 GPT3模型-开创性的生成式预训练模型
9-9 InstructGPT在GPT3的基础上的三大改进点上
9-10 InstructGPT在GPT3的基础上的三大改进点下
9-11 实战借助开源的GPT2模型搭建我们自己的生成式任务方案
9-12 实战使用GPT2自动生成文本标题
9-13 实战引入评估模型来提高生成效果
9-14 实战借助ChatGPT的API实现文本摘要提取
10.后话
10-1 内容理解与NLP实战课程回顾
10-2 大模型时代的AI价值对齐
10-3 NLP大模型展望
10-4 大模型时代下如何继续跟进NLP的发展
10-5 系列文章结束语企业级项目实战的0-1教学介绍
