大模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态模型等领域应用最广
大模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态模型等领域应用最广 大模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态模型等领域应用最广。这些领域充分利用了大模型的强大能力，推动了各种实际应用的发展和创新。以下将详细介绍大模型在这些领域的应用...
大模型问题之大模型与之前的NLP技术有什么显著差别
问题一：大模型与之前的NLP技术有什么显著差别？ 大模型与之前的NLP技术有什么显著差别？ 参考回答： 在算力消耗和能力上存在显著差异。大模型通常拥有超过十亿的参数，具备更强大的自然语言处理能力，但相应地也需要更高的算力支持。 关于本问题的更多回答可点击原文查看：https://developer.aliyun.com/ask/618340 ...
让大模型理解手机屏幕，苹果多模态Ferret-UI用自然语言操控手机
在人工智能领域，让机器理解和交互人类的语言和视觉信息一直是一个挑战。然而，最近苹果公司推出了一个名为Ferret-UI的多模态大语言模型（MLLM），它旨在通过自然语言理解和图像识别技术，使机器能够理解和交互手机屏幕。 Ferret-UI是一个基于多模态大语言模型的系统，它结合了图像识别和自然语言处...
在低资源语境下,大模型如何提高自然语言处理的鲁棒性?
在低资源语境下,国内大模型提高自然语言处理的鲁棒性主要可以从以下几个方面着手: 数据增强技术: 利用合成数据、语言模型微调等方法扩充训练数据,弥补原有数据缺乏的问题。通过翻译、代码生成等技术增强数据的多样性和覆盖面。 迁移学习: 利用已有的大规模通用语言模型为基础,针对特定低资源场景进行持续微调和适应。提高模型对低资源语境下的语义理解和生成能力。 元学习: 让模型能够快速适应新的低资源场景,减少....
大模型开发： 解释自然语言处理（NLP）中的词嵌入。
在自然语言处理（NLP）中，词嵌入是一种将文本数据转换为数值表示的技术，这种数值表示能够捕捉词汇之间的语义和语法关系。 具体来说，词嵌入的工作包括以下几个步骤： 词汇索引：首先，为每个单词分配一个唯一的索引。这是将文本数据转换为机器可读格式的第一步。训练嵌入矩阵：使用预训...
大模型在自然语言处理中的应用
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，大模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了突破性的进展。大模型是指拥有超大参数量的神经网络模型，例如 GPT-3、WuDao 2.0 等。这些模型通过在海量文本数据上进行训练，能够学习语言的统计规律和语义表达，并可以用于执行各种 NLP 任务。 大模型在 NLP 领域的主要应用包括...
通义大模型：打造更智能、更灵活的自然语言处理技术
大家好，今天我想向大家介绍一款备受瞩目的自然语言处理技术——通义大模型。作为一种基于深度学习的人工智能技术，通义大模型能够模拟人类的思维方式，实现更智能、更灵活的自然语言处理，为我们的生活和工作带来了极大的便利。 在线服务地址： https://tongyi.aliyun.com/ 一、什么是通义大模型？ 通义大模型是由阿里巴巴达摩院开发的一种基于深度学习的自然语言处理技术。它采用了大...
魔搭中文开源模型社区：模型即服务-大模型驱动的自然语言开放生态（上）
作者：黄非，阿里巴巴达摩院语言技术实验室研究员 一、 层次化预训练模型底座 在8月份，阿里巴巴发布了通义预训练模型体系，包括NLP、CV和多模态等模型。在自然语言处理方面，通义Alice Mind预训练模型的底座包括语言理解、生成多语言、多模态等模型。除此之外，通义Alice Mind还有业界广泛应用的模型，比如BERT、GPT、DeBERTa、RoB....
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