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NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)大模型在人工智能和机器学习领域,特别是自然语言处理范畴内,“大模型”(Large Models)通常指的是参数量巨大、计算复杂性高的神经网络模型,它们专为处理自然语言相关的复杂任务而设计。NLP大模型的背景是深度学习技术的革新、计算资源的增加、丰富数据集的可用性以及实际应用需求的驱动共同作用的结果。这些模型不仅代表了技术前沿,也深刻影响了人工智能产业的格局和发展方向。
在解析google的NPL大模型之前,我们先来认识以下两个工具:
Colab,全称为Google Colaboratory,是一个基于Jupyter Notebook环境的云端服务,由Google提供,旨在促进教育、研究以及协作开发。尽管它不是专门设计来针对NLP任务,但其强大的计算资源和灵活性使它成为进行包括NLP在内的各种机器学习项目开发的热门选择。
Hugging Face(抱抱脸)是一个迅速成长的开源社区和公司,专注于自然语言处理(NLP)和人工智能领域。它以其友好的名称、活跃的开发者社群、以及丰富的资源库而闻名。
transformers
库,这是一个Python库,让开发者可以轻松地使用预先训练好的模型进行自然语言处理任务。这个库支持多种模型架构和任务,包括文本分类、问答、生成等,并且持续更新以纳入最新的研究进展。首先我们安装一个transfromers
的python
包管理器,并导入pipeline
内部模块:
!pip install transformers
from transformers import pipeline
接下来我们就使用pipeline
内部的实例化对象来进行情感分析:sentiment-analysis
是一个情感分析的模块,它会根据你说的话来进行定义积极的还是消极的,并附带上评分。
clssifier=pipeline('sentiment-analysis')
result =clssifier('I miss you')
print(result)
我们再来一个中文句子的例子:
result =clssifier('我喜欢你')
print(result)
这句积极的话为什么被解读成“NEHATIVE”
呢?因为在一开始的语言接入并没有把中文接入到这个模块中,这里我们需要调用一个model="uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese"
的模块来进行中文的转换,这样得到一个情感评分的工具了。
sentiment-analysis
这样的模块来进行情感分析处理回复的呢?首先,大模型需要理解用户的问题或陈述。这包括对自然语言的解析,识别关键词、短语以理解用户意图和情感基调。
然后,对于相应的问题,大模型可能会调用专门的分析模块,例如对于情感类问题,模型可能会调用专门的情感分析模块
遇到复杂的问题可能需要模型将其拆分成更小的部分,每个部分可能涉及不同领域或需要不同类型的知识来回答。这时,模型可能会调用或激活不同的子模型或知识模块来分别处理这些问题的各个方面。
在各个模块完成各自的任务后,模型需要将这些信息整合起来,形成一个连贯、有帮助的回复。这一步可能包括根据用户的情感状态调整语言风格,确保回复既准确又富有同情心或鼓励性。
在生成最终回复之前,模型还可能对其进行语法和逻辑的校验,确保回复的质量。最终,回复被统一整理并返回给前端系统,展示给用户。
可能大家都想学习AI大模型技术,也想通过这项技能真正达到升职加薪,就业或是副业的目的,但是不知道该如何开始学习,因为网上的资料太多太杂乱了,如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路,少碰壁,这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好,希望能够真正帮助到大家。
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