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精选的实用大型语言模型(LLM)指南资源列表(LLM 树状图、示例和论文)
这款工具旨在为GPT、GLM等大型语言模型提供更便捷易用的交互界面,尤其针对论文阅读、润色和写作进行了优化。它采用模块化设计,支持自定义快捷按钮和函数插件,并能剖析和翻译Python和C++等项目代码。此外,它还具备PDF和LaTeX论文的翻译和总结功能,支持同时查询多个LLM模型(例如ChatGLM3等本地模型),并已接入通义千问、DeepSeekCoder、讯飞星火、文心一言、Llama 2、RWKV、Claude 2、MOSS等多种模型。
《动手学深度学习》是一本面向中文读者的实用型深度学习教材,提供可运行的代码和丰富的讨论内容。它已被全球70多个国家、500多所大学采用,作为深度学习课程的教材。
统一高效微调100多个大型语言模型和视觉语言模型 (ACL 2024)
一步一步用PyTorch从零开始实现一个类似ChatGPT的大型语言模型。
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把文字切分成词语,并标注每个词的词性(例如名词、动词);识别出人名、地名、机构名等命名实体;分析句子中词语之间的语法关系;分析句子的结构成分;分析句子中词语之间的语义关系;标注句子中每个成分的语义角色(例如施事者、受事者);解决代词指代不明确的问题;转换文本的写作风格;计算文本间的语义相似度;发现新的词语;提取关键词和短语;自动生成文本摘要;对文本进行分类和聚类;进行中文简繁体转换;以及其他自然语言处理技术。
这是一个用于追踪自然语言处理 (NLP) 领域进展的资源库,包含数据集以及最常见 NLP 任务的当前最新技术水平。