07 2023 档案
摘要:中文多模态医学大模型智能分析X光片,实现影像诊断,完成医生问诊多轮对话
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摘要:基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统:LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
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摘要:中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型:中文数据进行二次预训练
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摘要:MedicalGPT:基于LLaMA-13B的中英医疗问答模型(LoRA)
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摘要:基于罪名法务智能知识图谱(含码源):基于280万罪名预测、20W法务问答与法律资讯问答功能
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摘要:电子商务平台市场动向的数据分析平台:阿里商品指数,包括淘宝采购指数,淘宝供应指数,1688供应指数。
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摘要:基于新浪微博海量用户行为数据、博文数据数据分析:包括综合指数、移动指数、PC指数三个指数
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摘要:从零构建医疗领域知识图谱的KBQA问答系统:其中7类实体,约3.7万实体,21万实体关系。
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摘要:基于因果关系知识库的因果事件图谱构建
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摘要:从零开始搭建医药领域知识图谱实现智能问答与分析服务(含码源):含Neo4j基于垂直网站数据的医药知识图谱构建、医药知识图谱的自动问答等
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摘要:金融领域:产业链知识图谱包括上市公司、行业和产品共3类实体,构建并形成了一个节点10w+,关系边16w的十万级别产业链图谱
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摘要:文心千帆:PPT 制作、数字人主播一键开播等数十种应用场景惊艳到我了,下面给出简介和使用指南,快去使用起来吧
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摘要:基于50W携程出行攻略构建事件图谱(含码源):交通工具子图谱、订酒店吃饭事件图谱等
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摘要:语言模型的预训练[6]:思维链(Chain-of-thought,CoT)定义原理详解、Zero-shot CoT、Few-shot CoT 以及在LLM上应用
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摘要:大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
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摘要:大语言模型的预训练4:指示学习Instruction Learning详解以及和Prompt Learning,In-content Learning区别
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摘要:大语言模型的预训练[3]之Prompt Learning:Prompt Engineering、Answer engineering、Multi-prompt learning、Training strategy详解
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摘要:大语言模型的预训练[2]:GPT、GPT2、GPT3、GPT3.5、GPT4相关理论知识和模型实现、模型应用以及各个版本之间的区别详解
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摘要:大语言模型的预训练[1]:基本概念原理、神经网络的语言模型、Transformer模型原理详解、Bert模型原理介绍
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摘要:人工智能LLM模型:奖励模型的训练、PPO 强化学习的训练、RLHF
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摘要:人工智能自然语言处理:N-gram和TF-IDF模型详解
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摘要:人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
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摘要:强化学习:基于蒙特卡洛树和策略价值网络的深度强化学习五子棋(含码源)
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摘要:学科知识图谱学习平台项目 :技术栈Java、Neo4j、MySQL等超详细教学
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摘要:基于知识图谱的电影知识问答系统:训练TF-IDF 向量算法和朴素贝叶斯分类器、在 Neo4j 中查询
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摘要:领域知识图谱的医生推荐系统:利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别,建立医学知识图谱,建立知识问答系统
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摘要:Linux和Windows系统下安装深度学习框架所需支持:Anaconda、Paddlepaddle、Paddlenlp、pytorch,含GPU、CPU版本详细安装过程
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摘要:从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答[下篇]:Apache jena SPARQL endpoint及推理、KBQA问答Demo超详细教学
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摘要:从零开始构建一个电影知识图谱,实现KBQA智能问答[上篇]:本体建模、RDF、D2RQ、SPARQL endpoint与两种交互方式详细教学
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摘要:从零开始的知识图谱生活,构建一个百科知识图谱,完成基于Deepdive的知识抽取、基于ES的简单语义搜索、基于 REfO 的简单KBQA
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摘要:领域知识图谱-中式菜谱知识图谱:实现知识图谱可视化和知识库智能问答系统(KBQA)
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摘要:金融时间序列预测方法合集:CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格(适用于时序问题)、相似度计算、各类评判指标绘图(数学建模科研适用)
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摘要:手把手教学小型金融知识图谱构建:量化分析、图数据库neo4j、图算法、关系预测、命名实体识别、Cypher Cheetsheet详细教学等
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摘要:基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学
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摘要:手把手教学构建农业知识图谱:农业领域的信息检索+智能问答,命名实体识别,关系抽取,实体关系查询
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摘要:知识图谱之《海贼王-ONEPICE》领域图谱项目实战(含码源):数据采集、知识存储、知识抽取、知识计算、知识应用、图谱可视化、问答系统(KBQA)等
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摘要:手把手教学构建证券知识图谱/知识库(含码源):网页获取信息、设计图谱、Cypher查询、Neo4j关系可视化展示
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摘要:数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法:决策分类,聚类,链接挖掘,关联挖掘,模式挖掘。图算法,搜索算法等
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