NLP

语言模型专注于生成类似人类的文本的能力。通用语言模型本质上是单词序列的统计模型或概率分布，用于解释单词在每个序列中出现的可能性。这有助于根据句子中的前一个单词预测下一个单词或单词。

文中列举了一些之前的prompt方法，基本思路就是预训练定义一个prompt文本，把时间序列数据填充进来，让模型直接生成预测结果。

据了解，面壁智能源于清华 NLP 实验室，是在国内较早开展大模型研究的团队之一，其在 2018 年发布了全球首个基于知识指导的预训练模型 ERNIE。2022 年 8 月开始公司化运作的面壁智能，去年经历了两轮融资，其推出的应用「面壁露卡」也拿到了网信办第二批大模型备案。

视觉模型，同样遵循「参数越多性能越强」的规律？刚刚，一项来自苹果公司的研究验证了这个猜想。

2023年的时间序列领域的技术发展，除了上述一些研究点外，还有非常多其他的创新，整体感觉是越来越和NLP、CV等主流深度学习领域的研究融为一体了，这对于时间序列的发展也是极大的利好。

本文介绍一些有创意的NLP开源项目，包含从新手的简单NLP项目到专家的挑战性NLP项目，这些应该有助于提高NLP的实践能力。

智能化和自动化是网络安全的发展趋势，而NLP（自然语言处理）则是网络安全智能化趋势中最大的热点，同时也是竞争最激烈的赛道之一。

本文立足于探讨一种基于LSTM（RNN）和Transformer模型生成的语言模型的实际应用。实验中，该模型能够选择最有可能的候选单词，从而将英语句子扩展成添加一个新的单词的新句子。

这篇文章介绍了大模型浪潮下的时间序列预测研究思路，整体包括直接利用NLP大模型做时间序列预测，以及训练时间序列领域的大模型。无论哪种方法，都向我们展现了大模型+时间序列的潜力，是一个值得深入研究的方向。​

NLP技术的发展，使得创建一个在数字世界中的智能代理成为了当下人们关注的热点。此时，来自华人主导的团队推出了WebArena，能够测试智能代理在网络环境中执行任务的实践效果，那么具体我们应该怎么做呢？

非结构化文本和数据对于业务应用程序和公司而言如同宝库，但贵组织又该从哪里入手呢？本文介绍的三个工具值得考虑。

命名实体识别（NER）是一种用于从非结构化文本中提取实体，如人名、组织和地点的技术。执行NER的一种方式是使用预训练模型，比如Python的spacy库提供的模型。

ChatGPT-4对NLP最重要的贡献之一是，其能够在对话环境中生成连贯且与上下文相关的响应。与其前身不同，ChatGPT-4可以在多个回合中保持对话的上下文，从而允许人机之间进行更自然的交互。

大语言模型能够生成类似人类的文本、自动执行的日常任务、以及在创意和分析过程中提供各项帮助。这使得它们已成为了如今快节奏的、技术驱动的世界中，不可或缺的工具。它们不但彻底改变了自然语言处理领域，并且在提高各类角色和行业的生产力方面，显示出了巨大的潜力。

人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正在深刻地影响世界、改变世界。而自然语言处理(Natural Language Processing，简称NLP)已成为AI领域的研究热点，它推动着语言智能的持续发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。 2020-09-23 10:45:45 人工智能自然语言NLP 迎接数据科学ML+和DL+时代的来临 为了快速提升竞争力获得市场先机，企业决策者们选择将目光投向更智能、更高效的AI平台能力的建设及其应用。