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自然语言处理（NLP）和领域特定语言（DSL）是两个不同的领域，但它们都涉及到语言的处理和转换。在本文中，我们将探讨如何
如果想在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域内脱颖而出，那么你一定不能错过 ChatGPT 的 5 大自然语言模型：LM、Transformer、GPT、RLHF 和 LLM。这些模型是 NLP 领域中最为重要的基础，涵盖了 语言模型、预训练模型、生成模型 等关键知识点。即使你是一个 NLP 小白
ChatGPT的成功引发了一场AI竞赛，研究人员致力于开发新的大型语言模型（LLMs），以匹敌或超越商业模型的语言理解和生成能力。近期，许多声称其性能接近GPT-3.5或GPT-4的模型通过各种指令调优方法出现了。作为文本到SQL解析的从业者，我们感谢他们对开源研究的宝贵贡献。然
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在快速发展的自然语言生成（NLG）评估领域中，引入大型语言模型（LLMs）为评估生成内容质量开辟了新途径，例如，连贯性、创造力和上下文相关性。本综述旨在提供一个关于利用LLMs进行NLG评估的全面概览，这是一个缺乏系统分析的新兴领域。 我们提出了一个连贯的分类体
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最近一直被大语言模型刷屏。本文是周末技术分享会的提纲，总结了一些自然语言模型相关的重要技术，以及各个主流公司的研究方向和进展，和大家共同学习。 目前的大模型基本都是Transformer及其变种。本部分将介绍Transformer基础模型及其主要变种。 2.1 Transformer模型 Trans
以下是一个基于PyTorch的文本分类模型的示例代码，用于将给定的文本分为多个预定义类别： 该模型将输入的文本作为整数序列传递给嵌入层，然后通过多层LSTM层进行处理，最终输出每个类别的预测概率。 在训练模型之前，需要将文本序列
