TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GZ学习频道

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @olddriverGDstudy · Post #29 · Mar 17

搜索使用说明 #搜索指南 因为电报软件对中文搜索支持不好,大队特别对队内资源搜索进行了整理汇集,使用方法说明如下: 1.1 原理: 电报对中文搜索支持不佳,汉字只有在前后含有asic码字符的前提下可以被正确搜索出,如 _广州修车大队_ (“_”指代空格)、(广州修车大队);等形式可以搜索“广州修车大队”搜索出相关信息;搜索“广州”等未被asic码间隔的汉字无法正确显示。 为正确搜索,在编制频道资源时,对重要信息可以采取Hashtag的形式已方便搜索,即以"#"字符开头,接汉字,以“空格字符”结尾的形式,点击一个hashtag即可快速定位该频道或聊天群内所有相同标签,建议所有管理在编辑重要资料包括ls信息、广播台、学习频道时正确使用hashtag。 !!注意标签不要随意编写,要参考搜索指南中有的标签类型!! 1.2 JS资源定位: JS目前支持 Hasgtag(#K老师)、数字标签(#GZ003)的搜索方式,在对应榜单和报告区中试用上述方式均可查找到JS的相关信息。 使用举例:在“广州公开榜”或“广州修车大队”的搜索栏中输入 #K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师资料页;在报告区的搜索栏中输入#K老师 或 #GZ003,均可定位到K老师的验证报告。这两者是快速了解JS基本信息和评价的便捷办法。 1.3 标签查找 公榜榜单目前均支持标签查找,可以快速定位某种类型或地区的所有JS,目前仅支持Hashtag查找,目前常用标签解释如下: 地区标签: 一定要使用一级标签,例如 #天河区(注意不要有错别字) #颜值: 不解释 #服务: 评价中92、95的,有场子出身花式水平的,均会归入此类; #大胸: 不解释,一般D以上归入此类; #长腿: 不解释,一般168以上归入此类; #身材: 不解释,较为宽松; #嫩妹: 22岁以下或者长相很嫩的,白小纯的,loli系的,cos系的归入此类; #熟女: 30岁以上风韵犹存的,归入此类; #特服: 提供3p、3t、wt、字母等特殊服务的JS归入此类。 使用举例:在红榜的搜索栏中输入 #长腿,可以快速查看“莉贝伦”等8位长腿JS。 类型标签评价目前非常主观,有不妥之处请队内私信 JackJack 或其他管理人员修改。 1.4 资料查找 目前学习频道中试用hashtag来快速定位资料,目前使用的标签有如下几种: #安全CJ#素质CJ#卫生CJ #搜索指南 #大队玩法 #语录#秀哥语录 #技巧#知识

Results

109 similar posts found

Search: #nlp

当前筛选 #nlp清除筛选

🔎 Группа британских ученых создала ИИ-алгоритм для автоматической обработки и извлечения огромных объемов информации из различных документов. Система анализирует содержание и структуру счет-фактур, налоговых форм и других цифровых данных, а затем сортирует их по категориям. 🗣 По словам исследователей, технология упростит открытие банковских счетов, утверждение ипотечных кредитов, ответы на запросы клиентов и обработку страховых требований, ускорив проверку на мошенничество и извлечение сведений из удостоверяющих личность документов. #NLP

Hashtags

🗣 Компания Veritone запустила платформу Marvel.AI для клонирования голоса знаменитостей. По словам разработчиков, любой желающий может создать цифровую копию своего голоса и выставить ее на продажу. Затем образцы речи можно использовать для озвучивания новостей, рекламных роликов и другого контента. 💿 Также платформа может оцифровывать голоса умерших людей. Для этого ей необходимо предоставить их архивные голосовые записи. #NLP

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #52 · 03/12/2023, 11:07 AM

A team of ex-OpenAI fellows at Together have released a 20B chat-GPT model, fine-tuned for chat using EleutherAI's GPT-NeoX-20B, with over 43 million instructions under the Apache-2.0 license. https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit https://www.together.xyz/blog/openchatkit #nlp

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #51 · 03/12/2023, 03:50 AM

Haystack • Ask questions in natural language and find granular answers in your documents. • Perform semantic search and retrieve documents according to meaning, not keywords. • Use off-the-shelf models or fine-tune them to your domain. • Use user feedback to evaluate, benchmark, and continuously improve your live models. • Leverage existing knowledge bases and better handle the long tail of queries that chatbots receive. • Automate processes by automatically applying a list of questions to new documents and using the extracted answers. https://github.com/deepset-ai/haystack #nlp

Hashtags

DPS Build

@dps_build · Post #49 · 03/11/2023, 11:33 PM

为什么 ChatGPT API 是革命性的? 这几天读了读 ChatGPT API 的文档,太惊喜了: 1. 最新版的 API 是基于 gpt-turbo-3.5 的,这一版的 API 的交互是革命性的。得益于模型的强大,用户不需要提交各种参数,只要写 prompt 就行。也就是说 API 的 UX 被大大简化。用户不需要在请求里写参数,只要在 prompt 里写人话,模型自行能够明白用户的表达。 2. 更厉害的是,gpt 这类模型可以接受 chain of thoughts (COT) 的 prompt,如果用户觉得结果不满意,可以继续提交请求让模型生成更好的答案。在李宏毅的讲座里,他给出了一个例子就是,如果让模型直接解答一个复杂的数学题,效果可能不是很好,但是加上 let’s do it step by step 的 prompt 之后,模型给出了一步步的推导过程,结果大为改善。 3. 除了直接调用 ChatGPT API 的基础模型以外,OpenAI 还提供了让用户提交自己的 embedding 和 fine-tuning 等定制模型的方式,这两种都可以通过 API 来实现,不需要额外的步骤。不过,最新的 API 暂时不支持 fine-tuning 4. 以前随便开发一个 NLP 的模型,基本上开发周期是以月计算的,有了 ChatGPT API 之后,抛去准备数据的时间,开发周期可以以小时计算。我从零开始开始读文档,到写出一个 Q&A 生成的项目,只花了半天时间。放在以前,至少要花一两个月的时间吧。 #nlp

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3814 · 12/25/2023, 06:48 PM

#Python#NLP 📚 Natural Language Processing with Python (2023) ----- Main channel:@repo_science Coupons:@freecoupons_reposcience -----

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3208 · 05/21/2023, 01:32 PM

#python#NLP 🐍 Investment Analysis with Natural Language Processing NLP Rigorously Leverage Python, Data Science & NLP Techniques for Sentiment Analysis and Financial Analysis | Core Finance 🔗Link ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

AI Happens

@aihappens · Post #21 · 02/26/2019, 06:30 AM

#nlp#news Опасный ИИ –– OpenAI создала генератор текстов, который работает слишком хорошо Алгоритм GPT-2, натренированный на 40 гигабайтах текстов из интернета, научился писать осмысленные тексты. Он предсказывает каждое следующее слово, подходящее по стилю и содержанию. OpenAI решила не выкладывать в открытый доступ полноценный программный код, полагая, что алгоритм может быть опасным, что сильно расстроило сообщество, ведь компания создавалась именно на принципах полной открытости полученных результатов. Почему важно: В 2015 году лаборатория, основанная Илоном Маском, зарядилась альтруистической целью –– создавать ИИ на благо человечества. Но это было 4 года назад, а сейчас OpenAI побоялась выкладывать свою разработку в открытый доступ. Уж слишком высока вероятность, что ИИ быстро переманят на сторону зла и будут использовать для генерации фейковых новостей и спама. OpenAI создали мощного противника человечества в Dota 2, теперь –– идеального писателя, которому не нужно вдохновение. Эта новость –– отличный повод поговорить о NLP (направление ML по обработке текста) и его ключевых проблемах. Даже самые огромные бюджеты, которые компании тратят на попытки автоматизации службы поддержки и ответы в чатах пользователям, упираются в число 30%. Это средний объем автоматизации сообщений, выше которого прыгнуть сложно, даже внутри одного маленького домена тем. NLP ждет какого-то фундаментального открытия, которое позволит перейти от статистических методов к полноценному deep learning подходу. Возможно алгоритм GPT-2 поможет сдвинуть NLP с текущей мертвой точки.

Hashtags

🗣Googleподелилась прогрессом в создании Universal Speech Model (USM), поддерживающей 1000 различных языков. По данным разработчиков, модель имеет 2 млрд параметров. Ее обучили на 12 млн часов речи и 28 млрд предложений. 🌐 На сегодня USM поддерживает более 100 языков. Модель уже используют в YouTube для автоматического создания субтитров. #Google#NLP

Hashtags

🗣Googleразработала систему голосовой идентификации Speaker ID для колл-центров. При первом взаимодействии абонента с ИИ, сервис предложит ему зарегистрироваться и предоставить образец речи. Система не требует специального текста или пароля — после верификации она определит звонящего по трехсекундному фрагменту голоса. ⚙️ Speaker ID является частью платформы Contact Center AI. #Google#NLP

Hashtags

🗣 Китайские разработчики представили языковую модель WuDao 2.0. По их словам, она превосходит аналогичные технологии Google и OpenAI WuDao 2.0 использует 1,75 трлн параметров для имитации разговорной речи, написания текстов и понимания изображений. Она работает с китайским и английским языками благодаря изучению 4,9 терабайт различных данных. Разработчики заявили, что побили рекорд компании Google, которая в январе 2021 года представила Switch Transformer с 1,6 трлн параметров. До этого крупнейшей языковой моделью была OpenAI GPT-3 со 175 млрд параметров. 🤝 Исследователи также сообщили, что уже нашли 22 партнеров, в числе которых производитель смартфонов Xiaomi, служба доставки Meituan и платформа для обмена короткими видео Kuaishou. #Китай#NLP

💬Alexa AIпредставила многоязычную нейросеть-трансформер AlexaTM с 20 млрд параметров. Модель способна изучать новые задачи по нескольким примерам и переводить их без вмешательства человека. Алгоритм основан на архитектуре кодер-декодер. Для тренировки нейросети исследователи использовали комбинацию задач шумоподавления и каузально-языкового моделирования. ☝️ По данным разработчиков, AlexaTM превосходит аналоги в выполнении задач обобщения и машинного перевода, а углеродный след при ее тренировке составляет всего пятую часть от выбросов при обучении GPT-3. #Amazon#NLP

Hashtags

123•••910
PreviousPage 1 of 10Next