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：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的模块，允许 NLP 研究人员从无标注 Web 采集高质量文本，并提供 GPU 加速功能。

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《极客时间 - NLP 实战高手课》|简介：《极客时间 - NLP 实战高手课》是一门专注于自然语言处理（NLP）领域的实战课程。课程由经验丰富的专家授课，首先会系统地讲解 NLP 的基础理论知识，如语言模型、词向量、句法分析和语义理解等核心概念，为学员建立扎实的理论基础。然后重点放在实战项目上，通过多个实际案例，如文本分类、情感分析、机器翻译和智能问答系统等项目的开发过程讲解，让学员亲身体验如何运用所学的理论知识解决实际问题。在项目实践中，学员将学习到如何使用 Python 等编程语言和相关的 NLP 工具库，如 NLTK、TensorFlow 等，进行数据预处理、模型构建、训练和评估，提升自己在 NLP 领域的实践能力和技术水平。|标签：#极客时间 NLP 实战高手课#自然语言处理#技术学习|文件大小：NG|链接：

AI进阶之自然语言处理

AI进阶之自然语言处理 描述：机器学习教程，包含神经语言模型、word2vec、bert、MLP模型、HMM教程等自然语言处理模型实操教程。 链接：https://www.aliyundrive.com/s/AhNm3cvZsUM 大小：5.72G 标签：#机器学习教程 #python教程 #bert教程 #人工智能教程 #NLP教程 来自：雷锋 版权：版权反馈/DMCA 频道：@shareAliyun 群组：@aliyundriveShare 投稿：@aliyun_share_bot

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。

：关于在软件测试中使用大型语言模型 (LLM) 的论文和资源的集合。 LLM已成为自然语言处理和人工智能领域的突破性技术。这些模型能够执行各种与编码相关的任务，包括代码生成和代码推荐。因此，在软件测试中使用LLM预计会产生显着的改进。一方面，软件测试涉及诸如单元测试生成之类的任务，这些任务需要代码理解和生成。另一方面，LLM可以生成多样化的测试输入，以确保全面覆盖正在测试的软件。 此存储库对LLM在软件测试中的运用进行了全面回顾，收集了 102 篇相关论文，并从软件测试和法学硕士的角度进行了全面的分析。

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Fixie:使用大型语言模型构建应用的平台，可以使用自然语言与一个或多个智能体程序进行通信，并访问诸如GitHub、Google日历或数据库等数据源。可以在app.fixie.ai上访问Fixie Web接口，使用Fixie SDK可以连接自己的应用到Fixie平台，并构建自定义智能体程序 ||

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关于图相关大型语言模型 (LLM) 的一系列精彩内容。 大型语言模型 (LLM) 在自然语言处理任务方面取得了显着进步。然而，它们与现实世界应用程序中普遍存在的图形结构的集成仍然相对未被探索。该存储库旨在通过提供精选的研究论文列表来弥合这一差距，这些论文探索基于图形的技术与 LLM 的交叉点。