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第一章:神经网络的起源与发展 1.1 早期探索:模仿生物神经元 神经网络的概念源于对生物神经系统的模仿。1943年,麦卡洛克和皮茨提出了第一个神经元模型,奠定了神经网络的理论基础。这种模型通过简单的阈值逻辑模拟神经元的激活过程。 代码示例:简单的麦卡洛克-皮茨神经元模型 def mcp_neuron 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:22
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1. 引言 大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展,广泛应用于文本生成、机器翻译、问答系统等任务。然而,这些模型的性能、可靠性和安全性需要通过严格的评估来验证。评估不仅帮助我们了解模型的优势和不足,还为模型的优化和改进提供了方向。 本教程将详细介绍如何评估一个预训练语言模 阅读全文
posted @ 2025-03-09 12:00
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一、AI推理引擎工具 SGLang 高性能推理引擎,专为高并发场景设计,支持多GPU部署,适合企业级应用。 VLLM 高效推理引擎,专注于大规模在线服务,支持多GPU加速,适合需要快速推理的场景。 LLaMA.cpp 轻量级推理框架,适合边缘设备和资源受限的场景。 摩尔线程 AI 推理套件 包含 M 阅读全文
posted @ 2025-03-09 11:48
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国际平台 Google Colab 特点:基于云端的交互式编程环境,支持Jupyter Notebook,与Google Drive集成,适合机器学习和数据分析。 资源:提供多种GPU选项,如Nvidia K80、T4、P4和P100,显存约15GB。 使用限制:单次使用时长最多12小时,空闲超时为 阅读全文
posted @ 2025-03-09 11:03
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一、引言 随着物流行业的快速发展,企业和客户对物流信息的需求日益增加。传统的咨询服务往往依赖于人工客服,效率低下且成本较高。智能问答系统作为一种高效的自动化解决方案,能够快速响应用户问题,提供准确的信息,从而提升用户体验和服务效率。本项目旨在设计并实现一个针对物流行业的智能问答系统,通过结合自然语言 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:48
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1. 数据预处理 数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。 1.1 医学文本的标注 标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:36
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基于倒排索引与语言模型的问答系统 1. 系统概述 问答系统是一种智能工具,能够根据用户输入的问题,从文档集合中检索相关信息并生成准确的回答。它广泛应用于企业知识库、学术文献检索、客户服务等领域。本系统通过结合倒排索引和语言模型,实现了高效的知识检索和自然语言理解能力。 2. 系统架构 本系统由以下模 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:18
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一、技术进展 (一)大模型技术的崛起 大模型(Large Language Models,LLMs)的出现是自然语言处理(NLP)领域的一次重大突破。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,学会了语言的模式、语法和语义,从而能够生成自然、流畅的文本。例如,基于Transformer架构的大型文档提取 阅读全文
posted @ 2025-03-09 10:09
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