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多模态理解多模态理解是指从多个不同模态（如视觉、听觉、语言等）的数据中提取和融合信息，以便更深入地理解和推断数据的含义。这种跨模态的信息整合能力对于构建更加智能、更加贴近人类认知的人工智能系统至关重要。在计算机视觉（CV）领域，多模态理解可以应用于图像描述和视频描述，使计算机能够生成对图像或视频内容的自然语言描述，从而帮助人们更便捷地获取和理解视觉信息。在自然语言处理（NLP）领域，多模态理解则体现...

多模态学习（MultimodalLearning）是一种利用来自不同感官或交互方式的数据进行学习的方法，这些数据模态可能包括文本、图像、音频、视频等。多模态学习通过融合多种数据模态来训练模型，从而提高模型的感知与理解能力，实现跨模态的信息交互与融合。接下来分三部分：模态表示、多模态融合、跨模态对齐，一起来总结下多模型的核心：多模态学习MultiModal一、模态表示什么是模态表示（ModalRepresentation）？模态表示是将不同感...

MultiModal在人工智能的不断发展中，多模态学习逐渐崭露头角，成为了一个重要的研究方向。它不再局限于单一类型的数据处理，而是将图像、文本、音频等多种信息源结合起来，为机器提供了更加丰富和多元的理解视角。接下来分四部分：传统机器学习、深度学习、优化算法、应用领域，一起来总结下多模型的基础知识。MultiModal一、传统机器学习什么是传统机器学习（MachineLearning）？传统机器学习涉及模型评估与选择、线性模型应用...

Dify是一个用于构建AI应用程序的开源平台。Dify融合了后端即服务（BackendasService）和LLMOps理念。它支持多种大型语言模型，如Claude3、OpenAI等，并与多个模型供应商合作，确保开发者能根据需求选择最适合的模型。Dify通过提供强大的数据集管理功能、可视化的Prompt编排以及应用运营工具，大大降低了AI应用开发的复杂度。Dify一、Dify什么是Dify（Define&Modify）？Dify是一个开源的大语言模型（LLM）应用开发平台，旨在简化...

LLM（LargeLanguageModel，大型语言模型）中的Benchmark（基准测试）是用于衡量和比较不同LLM性能的一组经过精心设计的测试任务、问题和数据集。这些基准测试遵循标准化的流程，以评估LLM在核心语言处理任务上的表现。Benchmark一、Benchmark什么是基准测试（Benchmark）？评估AI系统或模型性能的一种标准化测试方法。它通过使用预定义的数据集、任务和评估指标，对AI模型在特定任务上的表现进行量化评估，以便比较不同模型之间...

Word2Vec​Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入（WordEmbedding）技术，它能够将单词表示为高维空间中的密集向量，从而捕捉单词之间的语义和语法关系。Word2Vec主要包含两种模型：SkipGram（跳字模型）和CBOW（ContinuousBagofWords，连续词袋模型）。​SkipGram与CBOW模型的主要差异在于训练方式：SkipGram通过中心词预测上下文词汇，类似于“由点及面”的扩展；而CBOW则是利用上下文词汇预测中心词，类似于“由面定点”的填充。前...

LLM（大型语言模型）时代已至，数据标注的重要性愈发重要。大模型依靠高质量标注数据支撑，而数据标注则是AI理解世界、做出决策的基础。LabelStudio作为一款开源标注平台，以其直观、灵活的特点，助力高效、准确地完成数据标注工作。在LLM时代，我们应重视数据标注，利用LabelStudio等工具，为AI发展奠定坚实基础。LabelStudio一、LabelStudio什么是LabelStudio？LabelStudio是一个开源的数据标注和数据管理平台，由HumanSignal...

统计语言模型统计语言模型通过概率分布的形式来描述任意语句（字符串）s属于某种语言集合的可能性。给定一个句子W（由多个单词w1,w2,w3,...组成），统计语言模型的目标是计算该句子在文本中出现的概率P(W)，即P(W)P(w1,w2,w3,...,wn)。这一概率的计算通常基于统计学方法，如最大熵模型、Ngram模型等。统计语言模型一、语言模型发展历程语言模型（LM，LanguageModel）的发展历程可以清晰地划分为三个主要阶段：统计语言模型、神...

BayesianNetwork贝叶斯网络（BayesianNetwork），也被称为贝叶斯有向无环图（BayesianDirectedAcyclicGraph,BDAG）或概率依赖网络（ProbabilisticDependenceNetwork），是一种强大的概率图模型，用于描述随机变量之间的概率依赖关系。BayesianNetwork一、贝叶斯统计（BayesianStatistics）什么是贝叶斯统计（BayesianStatistics）？贝叶斯统计（BayesianStatistics）是一种基于贝叶斯定理的统计推断方法，它利用先验信息和样本...

HiddenMarkovModel隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。HMM通过描述隐含状态和观测状态之间的概率关系，能够处理时序数据和序列数据。HMM在语音识别、生物信息学、自然语言处理等领域有着广泛的应用。HiddenMarkovModel一、马尔可夫链（MarkovChain）什么是马尔可夫链（MarkovChain）？马尔可夫链（MarkovChain,MC）是概率论和数理统计中一个重要的概念，具有...

MaximumEntropyModel在探索复杂数据处理与预测模型的广阔领域中，最大熵模型（MaximumEntropyModel,MEM）以其独特的理论基础与广泛的应用前景脱颖而出。从拼音转汉字的自然语言处理，到词性标注、句法分析，再到信息检索与排序，MEM以其卓越的预测能力和对不确定性的灵活应对，展现了其在多个领域的非凡价值。MaximumEntropyModel一、最大熵模型（MEM）什么是最大熵模型（MEM）？最大熵模型（MaximumEntropyModel，MEM）是一种...

ANNHistory大模型，特别是那些拥有数十亿甚至更多参数的深度学习模型，往往是以人工神经网络为基础的。这些模型通过堆叠多个隐藏层、增加神经元数量和使用复杂的非线性激活函数，来构建能够处理复杂任务（如自然语言处理、图像识别等）的深度神经网络。大语言模型一、大模型与人工神经网络的关系什么是人工神经网络（ANN）？人工神经网络（ANN）是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它由多个层组成，包括输入层、隐藏...

GPT与LlaMA，作为大语言模型的两大巨擘，均基于Transformer架构却各有千秋。GPT系列以强大的生成能力著称，通过不断增大的参数规模引领复杂语言与推理任务的前沿；而Llama则以开源姿态，通过技术创新提升模型性能，预示着多模态扩展的未来，为AI生态的多样性和开放性贡献力量。一、GPT什么是GPT？GPT模型，全称为GenerativePretrainedTransformer，是由OpenAI团队开发的一种基于深度学习的自然语言处理（NLP）模型。该模型通过...

语言模型的发展历程语言模型（LM，LanguageModel）的发展历程可以清晰地划分为三个主要阶段：统计语言模型、神经网络语言模型以及基于Transformer的大语言模型。每个阶段的模型都在前一个阶段的基础上进行了改进和优化，使得语言模型的性能得到了显著提升。语言模型的发展历程一、统计语言模型什么是统计语言模型？统计语言模型是早期自然语言处理（NLP）中的重要工具，它们主要通过分析词序列的出现频率来预测下一个词。这种方...

大模型如Llama3.18B、70B、405B（即80亿、700亿、4050亿参数）中的这些几十亿、几百亿、几千亿的参数主要是指模型中所有可训练的权重和偏置的总和，这些参数分布在模型的各个层、节点和组件中，用于学习数据的复杂表示并生成预测结果。“大力出奇迹”，即“ScallingLaw”：在保持模型架构和训练策略不变的情况下，通过简单地增加模型的参数数量、训练数据量或计算资源，可以在一定程度上提升模型的性能。这种趋势在多个大型语言...

RAG（RetrievalAugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。该技术通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLMs），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等。RAG模型由FacebookAIResearch（FAIR）团队于2020年首次提出，并迅速成为大模型应用中的热门方案。一、检索增强生成（RAG）什么是RAG？RAG（Retrieva...

AttentionMechanismAbstractAbstract摘要神经机器翻译是最近提出的一种机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译旨在构建一个可以联合调整以最大化翻译性能的单一神经网络。最近提出的神经机器翻译模型通常属于编码器解码器家族，将源句子编码为一个固定长度的向量，解码器从这个向量生成翻译。在本文中，我们推测使用固定长度的向量是提高这种基本编码器解码器架构性能的瓶颈，并提出通过允许模型自动（软）搜索...

神经网络语言模型神经网络语言模型（NeuralNetworkLanguageModel,NNLM）是一种利用神经网络架构来预测文本序列中下一个词的语言模型。NNLM通过学习大量文本数据中的词汇之间的概率关系，能够捕捉到语言的结构和语境，从而生成连贯且符合上下文的文本。本文旨在结合经典论文《ANeuralProbabilisticLanguageModel》的内容，详细解析NNLM的基本原理、网络架构及模型训练。一种神经概率语言模型一、NNLM的基本原理YoshuaBengio及其...