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目录机器阅读理解（MRC）零基础入门级综述（一）一、机器阅读理解(MRC)是什么？1. 含义2. 分类3. 机器阅读理解（Reading Comprehension） vs. 问答（Question Answering）二、研究机器阅读理解的动机1. 评估计算机系统理解人类语言能力2. 机器阅读理解是问答系统和对话系统等应用的关键技术参考文献机器阅读理解（MRC）零基础入门级综述（一）东南大学数学
本文围绕推理大语言模型中的佼佼者 DeepSeek - R1 展开深度剖析。开篇阐述推理模型定义与应用场景，明确其在复杂任务中的优势。接着详细介绍 DeepSeek - R1 的训练流程，包括 R1 - Zero、R1 和 R1 - Distill 三种变体的训练差异。深入解读构建和改进推理模型的四种方法，对比分析其特性。同时探讨 DeepSeek - R1 与 o1 的性能差异、训练成本，并分享
大型语言模型在各种自然语言处理任务上取得了令人印象深刻的few-shot结果，并展示了一些涌现能力。然而，所有这些模型都有一些固有的限制，这些限制最多只能通过进一步扩展来部分解决。这些限制包括无法获取最近事件的最新信息和相关的幻觉倾向，理解低资源语言的困难，缺乏进行精确计算的数学技能以及对时间进程的不了解。克服当今语言模型的这些限制的一个简单方法是赋予它们使用外部工具(如搜索引擎、计算器或日历)的
我正在「AI爱好者社区」服务器中聊天，来和我一起畅聊吧 ~ 点击加入：https://fanbook.mobi/3H6D5FVN网页版,请入:https://fanbook.mobi/web/home网页版如要加入社区,请复制社区ID(3H6D5FVN)加入.
文件准备工作下载bert源代码 ： https://github.com/google-research/bert下载bert的预训练模型：https://storage.googleapis.com/bert_models/2018_11_03/chinese_L-12_H-768_A-12.zip数据准备工作建立一个$SQUAD_DIR文件夹，把下载好的文件放到文件夹下。tr...
大模型时代，倒不是看谁代码写的好了，只有涉猎广泛，有训练经验，能进行Infra的debug，肯认真做数据，才是王道。所以我觉得眼下最有价值的文章，还得看大厂技术报告。
本月竞赛学习将以对话意图识别展开，意图识别是指分析用户的核心需求，错误的识别几乎可以确定找不到能满足用户需求的内容，导致产生非常差的用户体验。在对话过程中要准确理解对方所想表达的意思，这是具有很大挑战性的任务。在本次学习中我们将学习：-自然语言处理基础-文本分类路线：正则表达式、TFIDF、FastText、BERT、T5、Prompt、GPT-大模型分类路线：提示词、思维链、高效微调。
🤖DB-GPT是一个开源的数据应用程序开发框架，旨在利用大型语言模型（LLM）技术通过自然语言与数据库进行交互，取代了传统的网络管理头部。🌐目前我们只开放了查询权限，为了满足更复杂的业务需求，包括创建、读取、更新和删除（CRUD）功能，我们目前开启内部测试，并期待在未来能给大家带来更多的惊喜。🚀在数据3.0时代，我们的产品利用致力于模型和数据库技术，使企业和开发人员能够用更少的代码构建自定义
