语言模型

近日，来自小红书搜索算法团队的论文《generative dense retrieval: memory can be a burden》被自然语言处理领域国际会议 eacl 2024 接收为 oral，接受率为 11.32%（144/1

本文早在揭开语言模型的神秘面纱，阐明其处理原始文本数据的基本概念和机制。它涵盖了几种类型的语言模型和大型语言模型，重点关注基于神经网络的模型。
语言模型定义
语言模型专注于生成类似人类类的文本的能力。通用语言模型本质上是单词序列的统计模型

编译 | 星璇
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
在过去的两年里，我更多地参与了使用大型语言模型（LLMs）的生成AI项目，而非传统的系统。我开始怀念无服务器云计算。它们的应用范围广泛，从增强对话AI到为各行各业提供

2024 年将见证大型语言模型 (llm) 的技术跃升，研究人员和工程师不断突破自然语言处理的界限。这些拥有海量参数的 llm 正在彻底改变我们与机器的交互方式，实现更自然的对话、代码生成和复杂推理。然而，构建这些庞然大物并非易事，它涉及数

语言模型是对文本进行推理的，文本通常是字符串形式，但模型的输入只能是数字，因此需要将文本转换成数字形式。
Tokenization是自然语言处理的基本任务，根据特定需求能够把一段连续的文本序列（如句子、段落等）切分为一个字符序列（如单词、短