Word2Vec简介 Word2Vec是词（Word）的一种表示方式。不同于one-hot vector，word2vec可以通过计算各个词之间的距离，来表示词与词之间的相似度。word2vec提取了更多的特征，它使得具有相同上下文语义的词尽可能离得近一些，而不太...
...我们讨论一种非常有名的技术。与我们往常的认知不同，word2vec 并不是一个深层的网络，它只是一个三层的浅层网络。 注意：word2vec 有很多的技术细节，但是我们会跳过这些细节，来使得更加容易理解。 word2vec 如何工作？ word2v...
Word2Vec模型 Word2Vec有两种训练方法：CBOW和Skip-gram。CBOW的核心思想是上下文预测某个单词，Skip-gram正好相反，输入单词，要求网络预测它的上下文。 如上图所示，一个单词表达成word embedding后，很容易找到词义相近的其它词...
...rd embedding)，我们采用一种常用的词嵌套(word embedding)算法-Word2vec对古诗词进行编码。关于Word2Vec这里不详细讲解，感兴趣可以参考 [NLP] 秒懂词向量Word2vec的本质。在词嵌套过程中，为了避免最终的分类数过于庞大，可以选择去掉...
... you please explain the choice constraints of the pros/cons while choosing Word2Vec, GloVe or any other thought vectors you have used? How do you explain NLP to a layman? How do I explain NLP, text...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
