@import url(http://www.aygfsteel.com/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
@import url(http://www.aygfsteel.com/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
如果要從結構化的數據中提取信息,用sql即可, 即要提取的信息在select 的字段中.
如果要從非結構化的數據中, 如純文本, 則要靠nlp, 要對文本理解后, 才能提取相應的信息.
文本結構化 with SpaCy 攻略
使用openspg自動構建醫療知識圖譜
@import url(http://www.aygfsteel.com/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
從實踐案例介紹大模型應用經驗和思考
LLaMA Factory：微調DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型實現新聞標題分類器
deepseek r1微調模型應用落地案例（醫療法律，PatientSeek）
文本轉語音的模型ChatTTS體驗極佳，真人般絲滑和流暢，自定義也比較靈活
醫療NLP領域 評測/比賽，數據集，論文和預訓練模型資源匯總。
摘要: 本博客深入探討了群體相對策略優化（GRPO）背后的數學，GRPO是推動DeepSeek卓越推理能力的核心強化學習算法。我們將分解GRPO的工作原理、其關鍵組件，以及為什么它是訓練高級大型語言模型（LLM）的改變者。
GRPO的基礎
GRPO是什么？
群相對策略優化（GRPO）是一種強化學習（RL）算法，專門用于增強大型語言模型（LLM）的推理能力。與傳統的RL方法不同，RL方法嚴重依賴外部評...
閱讀全文
DeepSeek大模型由于采用了GRPO算法, 大幅降低了顯存的需求.
【DeepSeek】復現DeepSeek R1？快來看這個Open R1項目實踐指南~
!!!實戰LLM強化學習——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）
【DeepSeek】一文詳解GRPO算法——為什么能減少大模型訓練資源？
DeepSeek R1系列
@import url(http://www.aygfsteel.com/CuteSoft_Client/CuteEditor/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css);@import url(/css/cuteeditor.css);
vllm是一個可以加載大模型, 推理, 量化模型, 以http api的方式暴露服務的框架.