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徒手实现循环神经网络-part1--自然语言处理的基本要素(分词器、迁移学习等)
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代码链接:https://github.com/GenTang/regression2chatgpt/blob/zh/video/tokenizer.ipynb 自然语言处理是人工智能领域中至关重要的任务。语言本身是一个复杂的学科,即使对于人类而言,掌握一门语言也需要耗费相当多的时间和努力。因此,自然语言处理汇聚了人工智能最先进的技术和一些最巧妙的设计。通过深入研究自然语言处理,我们能够迅速了解人工智能的最新技术和发展趋势。当然,自然语言处理的相关技术和建模思维也能够轻松地应用于其他领域。此外,人类的交流主要依赖文字,几乎所有的知识都以文字的形式进行呈现和存储。机器理解语言不仅可以使人与机器之间的交流更加顺畅,还能让机器学会存储在语言中的知识。这一过程有望推动人工智能产生质的飞跃——从单一的人工智能逐渐演进成为通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)。 自然语言处理的目标非常明确:使计算机能够像人类一样处理和理解语言,以执行各种自动化任务。从技术角度来看,由于语言的复杂性,自然语言处理并没有一个严格且准确的定义。它包括多种不同的建模任务,如机器翻译、自动摘要、文本生成等。此外,随着时间的推移,这个领域使用的技术和主要依赖的模型也在不断发展演进。尽管自然语言处理涉及多样化的具体任务,使用的模型和技术也各不相同,但从宏观角度看,可以将其分为3个关键步骤:语言数字化、模型选择和学习框架(迁移学习)。 本视频将讨论如何更好地进行语言数字化,特别将讨论大语言模型普遍使用的分词器存在的语言偏见;什么是迁移学习以及如何从哲学中找到发展大语言模型的启示。这些内容对理解神经网络,人工智能,深度学习以及大语言模型至关重要,欢迎对大家多多支持。
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