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华为诺亚方舟实验室主任李航:用漂亮的方式解决污浊的问题

机器学习的春天 “他说自然语言处理是“泥臭い”(污浊)的,用漂亮的方法是解决不了的;我说我的结论正好相反,正因为自然语言处理是“泥臭い”的,才必须用漂亮的方法去解决。" 问:您能否简单介绍一下自己的经历? 我祖籍是天津,在哈尔滨出生,六岁时随父母到西安,小学中学都是在西安念的。高中毕业以后,考上西安交通大学。当时教育部有一个派遣本科生到国外留学的政策,我和全国各大高校的一些同学被选拔去日本留学,我们那批共有三十人。我在西安交大呆了半年以后,去长春学了一年日语,之后于1984年4月去了日本。 我在日本京都大学

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Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt

此篇文章已经是本系列的第四篇文章,意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区,掌握的知识和技术都在不断提高,对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考(CoT)、思维树 (ToT)和检索增强生成 (RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了,因为无论是个人还是企业,都想要培养出一个属于自己领域专业的AI。但伴随而来的问题,不限于产生幻觉、缺乏对生成文本的可解释性、专业领域知识理解差,以及对最新知识的了解有限。

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[编程经验] 拉勾网爬虫数据的后续处理

上一篇我们介绍了如何爬拉勾的数据,这次介绍一下如何分析爬下来的数据,本文以自然语言处理这个岗位为例。 上次那个爬虫的代码有一点问题,不知道大家发现没有,反正也没有人给我说。。然后后面我把我最后改好的代码附在本文的最后。 本文主要分析的是岗位职责和岗位要求,基本思路是先分词,然后统计词频,最后最词云展示出来。先看下效果 从这个图可以看出来,自然语言处理大多数需要掌握深度学习,需要用深度学习去解决问题,然后是工作经验,项目经验,以及对算法的理解。 首先分词,要正确分词,需要有一份高质量的词典,因为在岗位

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领券