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在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域中，使用語言模型預(yù)訓(xùn)練方法在多項(xiàng)NLP任務(wù)上都獲得了不錯(cuò)的提升，廣泛受到了各界的關(guān)注。本課程將簡單介紹一下預(yù)訓(xùn)練的思想，幾個(gè)代表性模型和它們之間的關(guān)系。來自：其他本文介紹了【動(dòng)畫系統(tǒng)之2D動(dòng)畫】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的video.js 大播放按鈕相關(guān)，助力開發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請點(diǎn)擊查閱更多詳情。來自：其他
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本課程將系統(tǒng)性地介紹 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 的基本概念、核心原理及其典型應(yīng)用場景，并深入剖析 RAG 系統(tǒng)的整體搭建流程。此外，本章還將進(jìn)一步詳細(xì)探討如何高效構(gòu)建高質(zhì)量的向量知識庫，如何通過先進(jìn)技術(shù)手段顯著提升檢索能力，以及如何優(yōu)來自：其他![]()
現(xiàn)在大多數(shù)的AI模型，尤其是計(jì)算視覺領(lǐng)域的AI模型，都是通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行構(gòu)建的，從2015年開始，學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始注意到現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都是需要較高算力和能好的。并且有大量的研究論文集中于如何將這些AI模型從云上部署到端側(cè)，為AI模型創(chuàng)造更多的應(yīng)用場景和產(chǎn)業(yè)價(jià)值。來自：其他![]()
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掌握5種場景下回復(fù)客戶問題的溝通技巧，讓客戶體會(huì)到客服人員的專業(yè)。來自：其他![]()
以當(dāng)今研究趨勢由前饋學(xué)習(xí)重新轉(zhuǎn)入雙向?qū)ε枷到y(tǒng)為出發(fā)點(diǎn)，從解碼與編碼、識別與重建、歸納與演繹、認(rèn)知與求解等角度，我們將概括地介紹雙向深度學(xué)習(xí)的歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)用場景，著重介紹雙向深度學(xué)習(xí)理論、算法和應(yīng)用示例。來自：其他![]()
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