探索大语言模型（LLM）

词袋法（Bag of Words, BoW）是自然语言处理（NLP）中最基础的文本向量化方法之一。它通过统计文本中词汇的出现频率，将非结构化的文本转换为结构化的数值向量，为后续的机器学习任务

SiliconFlow（硅基流动）是专注于生成式AI的计算基础设施平台，提供大模型推理引擎（SiliconLLM）、文生图/视频加速库（OneDiff）及模型云服务平台

Qwen3发布后4小时内GitHub获1.7万星标，刷新开源大模型热度纪录。本篇文章将以transformers调用的方式快速进行Qwen3调用。

当语言模型学会“自己教自己” 在人工智能领域，语言模型（如GPT、BERT）的崛起彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。

自监督学习：从数据内在规律中解锁AI的“自学”密码 在人工智能领域，自监督学习（Self-supervised Learning）正掀起一场革命。

前言 在人工智能技术快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的应用不断拓展，ReAct和Function Calling作为优化模型输出的重要技术，各自展现出独特优势。

在自然语言处理（NLP）的发展历程中，Transformer 和 BERT 无疑是具有里程碑意义的技术。它们的出现，彻底改变了 NLP 领域的研究和应用格局。

循环神经网络之所以得名，是因为它在处理序列数据时，隐藏层的节点之间存在循环连接。这意味着网络能够记住之前时间步的信息，并利用这些信息来处理当前的输入。

马尔可夫链由俄国数学家安德雷·马尔可夫于1906年提出，最初是为了挑战当时概率论中“独立性假设”的局限性。他希望通过研究相依变量序列，证明即使随机变量之间存在依赖关系

在自然语言处理（NLP）领域，大规模语言模型（Large Language Models, LLM）正引领着一场技术革命。这些模型以其庞大的参数规模、强大的语言理解能力和广泛的应用场景。

在自然语言处理（NLP）领域，语言模型（Language Model，LM）是核心组件之一，其目标是建模自然语言的概率分布，从而预测词序列出现的可能性。