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AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现视频教程下载，视频+源码+课件！AIGC全称AI-GeneratedContent，指基于人工智能通过已有数据寻找规律，并自动生成内容的生产方式。AIGC既是一种内容分类方式，也是一种内容生产方式，还是一种用于内容自动生成的一类技术集合。NLP是目前世界上最实用有效的一门心理行为科学。NLP全名是NeuroLinguisticProgramming，中文译为【神经语言程序学】。大模型又可以称为FoundationModel（基石）模型，模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取，学习进而生产了亿级参数的大模型。其实感觉就是自监督学习，利用大量无标签很便宜的数据去做预训练。AIGC是目前自然语言处理和计算机视觉领域的前沿技术之一。它可以被用于很多应用场景，比如：1、在商业领域，可以帮助企业进行智能客服、舆情监测、自然语言处理等方面的工作；2、在教育领域，它可以辅助学生写作、阅读理解、语言学习等方面的任务；3、在医疗领域，它可以帮助医生进行医学文献智能分析、病历自动填写等工作；4、在游戏领域，它可以用于游戏中的角色设计、场景设计和动画制作等方面，便于游戏开发者更为快速、更准确地创造出高质量的游戏素材，提高游戏的制作效率和品质。

当今社会是科技的社会，是算力快速发展的时代。随着数据中心、东数西算、高性能计算、数据分析、数据挖掘的快速发展，大模型得到了快速地发展。大模型是“大算力+强算法”相结合的产物，是人工智能的发展趋势和未来。目前，大规模的生态已初具规模。其可以实现从“手工作坊”到“工厂模式”的AI转型。大模型通常在大规模无标记数据上进行训练，以学习某种特征和规则。基于大模型开发应用时，可以对大模型进行微调，或者不进行微调，就可以完成多个应用场景的任务；更重要的是，大模型具有自监督学习能力，不需要或很少需要人工标注数据进行训练，降低训练成本，从而可以加快AI产业化进程，降低AI应用门槛。NLP大模型是被认为最接近人类中文理解能力的AI大模型，而CV大模型首次兼顾了图像判别与生成能力。未来的方向1.进一步扩大模型规模，改善模型架构和训练改善模型的架构或者训练过程可能会带来具有涌现能力的高质量模型，并减少计算量。一种方向是使用稀疏混合专家架构，其在保持恒定输入成本时具有更好的计算效率，使用更加局部的学习策略，而不是在神经网络的所有权重上进行反向传播，以及使用外部存储来增强模型。2.扩大数据规模在一个足够大的数据集上训练足够长的时间被证明是语言模型获得语法、语义和其他世界知识的关键。近期，Hoffmannetal.认为先前的工作低估了训练一个最优模型的训练数据量，低估了训练数据的重要性。收集模型可以在其上训练更长时间的大量数据，允许在一个固定模型尺寸的约束下有更大范围的涌现能力。3.更好的prompt虽然few-shotprompting简单有效，对prompting通用性的改善将进一步扩展语言模型的能力。

分享一套课程——AIGC与NLP大模型实战-经典CV与NLP大模型及其下游应用任务实现，附源码+课件。本章节以当下最流行大模型技术为核心，通俗讲解CV与NLP任务中的经典大模型及其实现方法，详细解读其论文思想与应用场景，并结合实例进行项目实战。所选内容全部基于当下主流算法及其源码实现，覆盖CV与NLP核心应用场景与落地方案。AIGC全称为AIGeneratedContent,即人工智能生产的内容,认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。在技术上，AIGC能够以优于人类的制造能力和知识水平承担信息挖掘、素材调用、复刻编辑等基础性机械劳动，从技术层面实现以低边际成本、高效率的方式满足海量个性化需求。在市场需求上，由于Web3.0时代的到来，人工智能、关联数据和语义网络构建了形成全新格局，相关消费需求高速增长。传统的UGC\PGC内容生成方式将落后于现有需求，而AIGC技术的将成为新的内容生产方式，更被认为是元宇宙和web3.0的底层基础设施之一。

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比较系统地介绍了汉语自然语言处理领域里的主要问题，并附源代码。

关于NLP理论的基础介绍在第二章中，提供了一些关于自然语言处理和机器学习应用于语言问题的基础知识。然后，简短地描述词法语义中常用的部分。第3章讨论了单词表示，首先简要概述了传统的基于计数的模型，接着介绍了最近的预测和基于字符的嵌入。在同一章中，还描述了一些专门的嵌入技术，如知识增强和跨语言单词嵌入，以及常用的单词表示评估方法。第四章介绍了结构知识资源嵌入的各种技术，并综述了几种常用的嵌入图的节点和边的方法，总结了它们的应用和评价。在第五章中，重点讨论了词的个体意义的表现，即词的意义。讨论了两类意义表示（无监督和基于知识）以及对这类表示的评价技术。第六章是语境化嵌入的最新分支。在这一章中，首先解释了这种嵌入的必要性，然后描述了突出的模型以及它们与语言模型的联系。还介绍了一些解释和分析情境化模型有效性的工作。第7章超越了单词的层次，描述了如何将句子和文档编码成矢量表示。我们将介绍一些著名的有监督和无监督技术，并讨论这些表示的应用和评估方法。第八章阐述了近年来一直被讨论的词嵌入中的一些伦理问题和固有偏见。本章还介绍了一些对单词嵌入进行减法的建议。最后，在第9章中，介绍了包含里程碑和开放研究挑战的内容