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解讀大模型（LLM）的token

直觀比較四種NLP模型 - 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN，CNN，LSTM

自注意力中的不同的掩碼介紹以及他們是如何工作的？

第一次見有人把Transformer、BERT和GPT大模型講的這么通俗易懂！

GPT：Chat的計(jì)算合成與人機(jī)協(xié)同創(chuàng)新

解構(gòu)BERT：從1億個(gè)參數(shù)中提取6種模式

文本太長(zhǎng)，Transformer用不了怎么辦

一文搞懂ChatGPT相關(guān)概念和區(qū)別：GPT、大模型、AIGC、LLM、Transformer、羊駝、LangChain…..

吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)筆記(134) | 序列模型 | 注意力模型

論文解讀：Bert原理深入淺出

今天來聊一聊什么是文本嵌入的經(jīng)典模型

第4章 文本進(jìn)階處理

全面解讀用于文本特征提取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)：從神經(jīng)概率語言模型到GloVe

讓機(jī)器有溫度：帶你了解文本情感分析的兩種模型

如何通俗易懂地讓女朋友明白什么是語言模型？

自然語言處理的蓬勃發(fā)展及其未來

LLaMA2上下文長(zhǎng)度暴漲至100萬tokens，只需調(diào)整1個(gè)超參數(shù)｜復(fù)旦邱錫鵬團(tuán)隊(duì)出品

牛叉！MIT 提出LongLoRA，微調(diào)LLaMA2，Token從4K擴(kuò)展至100K

ChatGPT的勝利，宣告知識(shí)圖譜的消亡？