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它是GPT系列的第三代模型，采用了Transformer架构，并具有独特的规模和能力。GPT-3被广泛认为是目前最先进的预训练模型之一，能够在各种NLP任务上取得卓越的成果。由于模型的庞大规模，它需要庞大的计算资源和昂贵的成本来进行训练和部署。一旦预训练完成，GPT-3可以在特定任务上进行微调，以适应不同的应用场景。在这些任务中，GPT-3可以根据输入的提示生成连贯、有逻辑的文本。随着技术的发展和模型的改进，我们可以期待未来更先进的NLP模型的出现，进一步推动自然语言处理领域的发展。

NLP学习路线

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浅拷贝：copy()浅拷贝意味着创建一个新的对象，但是这个对象包含的元素仍然是原始对象中元素的引用。也就是说，如果原始对象中的元素是可变的（比如列表、字典等），那么在拷贝对象中修改这些元素会影响到原始对象。深拷贝：deepcopy()深拷贝会创建一个新的对象，并且递归地复制原始对象中的所有对象，因此新对象和原始对象是完全独立的。修改新对象中的元素不会影响原始对象。

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除了基本的文本内容生成功能，晓语台还提供了对话创作、自由扩写、文本润色、续写改写、内容翻译、文章校验、广告法检测等辅助创作功能，满足用户在创作过程中的各种需求。多样化的创作场景：晓语台覆盖了品牌与市场调研、商业媒体、社交媒体、搜索营销、数字广告和职场办公等六类全营销文本的高维创作场景，满足用户在各种行业、平台和职业中的文案创作需求。多种辅助创作功能：除了文本内容生成外，晓语台还提供了对话创作、自由扩写、文本润色、续写改写、内容翻译、文章校验、广告法检测等辅助创作功能，满足用户的不同需求。

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 是一种基于 Transformer 架构的预训练语言模型，由 Google AI Language 团队在 2018 年提出。BERT 的主要贡献在于其双向的上下文编码能力和通过预训练-微调（pre-training-finetuning）范式来适配不同自然语言处理任务的能力。

语言模型的核心思想是通过对大量文本数据的训练，学习到语言的统计规律，进而能够预测下一个词或序列的概率。序列模型是一类用于处理序列数据的模型，这些序列数据可以是离散的（如文本、时间序列上的符号）或连续的（如股票价格、传感器数据）。：虽然两者都使用概率作为评估指标，但语言模型通常使用困惑度（Perplexity）来评估模型在测试集上的性能，而序列模型则可能使用不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。：序列模型是一个更通用的概念，它涵盖了所有处理序列数据的模型，包括但不限于文本数据。

实战15：bert 命名实体识别、地址解析、人名电话地址抽取系统-完整代码数据

用最简单的话语概括 BERT 的重要思想1.BERT 模型架构利用 Transformer 编码器堆栈结构，是一种能进行文本双向嵌入的语言模型。2.BERT的 tokenization 采用的是 WordPiece 的方式，Embedding 是 Token Embeddings、Segment Embeddings、Position Embeddings 三者的叠加。3.BERT 使用“预训练+微调”的方式用于分类、问答、NER 等 NLP 下游任务；

语言模型的核心思想是通过对大量文本数据的训练，学习到语言的统计规律，进而能够预测下一个词或序列的概率。序列模型是一类用于处理序列数据的模型，这些序列数据可以是离散的（如文本、时间序列上的符号）或连续的（如股票价格、传感器数据）。：虽然两者都使用概率作为评估指标，但语言模型通常使用困惑度（Perplexity）来评估模型在测试集上的性能，而序列模型则可能使用不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。：序列模型是一个更通用的概念，它涵盖了所有处理序列数据的模型，包括但不限于文本数据。

语言模型的核心思想是通过对大量文本数据的训练，学习到语言的统计规律，进而能够预测下一个词或序列的概率。序列模型是一类用于处理序列数据的模型，这些序列数据可以是离散的（如文本、时间序列上的符号）或连续的（如股票价格、传感器数据）。：虽然两者都使用概率作为评估指标，但语言模型通常使用困惑度（Perplexity）来评估模型在测试集上的性能，而序列模型则可能使用不同的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等。：序列模型是一个更通用的概念，它涵盖了所有处理序列数据的模型，包括但不限于文本数据。

FinRobot由AI4Finance基金会与哥伦比亚大学、上海纽约大学等机构合作开发，利用大型语言模型（LLM）执行高级金融分析，该平台弥合了AI进步与金融应用之间的差距，促进了AI在金融决策中的更广泛应用。传统金融分析方法包括基本面分析和技术分析，虽然AI已经实现了情绪分析和市场预测等多个任务的自动化，但其应用仍受限于需要处理更复杂、多方面分析的高级模型的能力。FinRobot的架构分为四大层，每层都针对特定的金融AI处理和应用方面，这些层相互配合，增强了平台进行精准、高效的金融分析的能力。

LLM 大语言模型学习笔记

通过对模型架构的优化，GPT-4o 提升了处理效率和响应速度，使得模型在处理复杂任务时的能力更强，同时减少了计算资源的需求。此外，GPT-4o 在提高性能的同时也更加节能环保，通过优化算法和硬件利用，减少了能源消耗，进一步降低了运营成本和环境影响。面对模糊和多义的语言情况，GPT-4o 展现了更强的理解能力，通过更先进的语义分析算法，能够在不同语境下准确地理解和解释多义词和模糊表达。通过更优化的生成机制，GPT-4o 可以在长文本生成中保持主题的一致性，减少了重复和语义漂移的现象。

AURORA-M数据集由一系列精心策划的图像和相应的文本描述组成，这些描述涵盖了广泛的主题和场景。

目前，高效构建大型视觉语言（VL）模型的解决方案分为两步：将预训练视觉编码器的输出投射到预训练语言模型的输入空间，作为视觉提示；然后通过端到端参数高效微调（PEFT）将模型转移到下游 VL 任务中。然而，这种模式仍然效率低下，因为它大大增加了语言模型的输入长度。在本文中，与将视觉提示整合到输入中不同，我们将视觉提示视为额外的知识，有助于语言模型处理与视觉信息相关的任务。

本系列用于Bert模型实践实际场景，分别包括分类器、命名实体识别、选择题、文本摘要等等。（关于Bert的结构和详细这里就不做讲解，但了解Bert的基本结构是做实践的基础，因此看本系列之前，最好了解一下transformers和Bert等）本篇主要讲解应用场景。本系列代码和数据集都上传到GitHub上：https://github.com/forever1986/bert_task。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和计算语言学的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的目标是实现人机之间的自然语言交流，使计算机能够像人类一样处理和分析大量的文本和语音数据。

本系列用于Bert模型实践实际场景，分别包括分类器、命名实体识别、选择题、文本摘要等等。（关于Bert的结构和详细这里就不做讲解，但了解Bert的基本结构是做实践的基础，因此看本系列之前，最好了解一下transformers和Bert等）本篇主要讲解应用场景。本系列代码和数据集都上传到GitHub上：https://github.com/forever1986/bert_task。