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基於大語言模型實現文本端點檢測
2025-01-18 410 閱讀 大語言模型 人工智能 語言模型 自然語言處理

本文介紹了使用大語言模型進行文本端點檢測的方法，以改進語音對話中的語音活動檢測（VAD）。通過訓練一個微調後的模型來預測句子是否完整，可以更準確地判斷用戶的意圖。具體步驟包括： 1. **原理與數據準備**：利用大語言模型的文本生成功能，基於預定義的數據集和特定格式進行微調。 2. **微調模型**：使用LLaMA-Factory工具進行訓練，並選擇合適的提示模板及優化後的數據格式。 3. **

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一鍵運行大語言模型服務，搭建聊天應用
2023-10-23 188 閱讀 Pytorch 深度學習 語言模型 人工智能 自然語言處理 大語模型

本文介紹了一個基於Qwen-7B-Int4模型的本地大語言模型聊天服務搭建方法。首先，需安裝GPU版本PyTorch及其他依賴庫。接着，在終端執行`server.py`啓動服務。該服務支持Windows和Linux系統，並在顯存要求較低的情況下（8G顯卡）可流暢運行。 此外，還提供了一個Android應用源碼，通過修改服務地址並使用Android Studio打開其中的`AndroidClien

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基於PaddlePaddle訓練中文標點符號模型
2022-09-14 247 閱讀 PaddlePaddle PaddlePaddle 深度學習 人工智能 自然語言處理 語音識別

這個項目提供了一個完整的流程來訓練和使用一個用於在中文文本中添加標點符號的模型。下面是整個過程的總結： 1. **環境準備**： - 確保安裝了必要的庫，如 `paddlepaddle-gpu` 和 `PaddleNLP`。 - 配置訓練數據集。 2. **數據處理和預處理**： - 對輸入文本進行分詞，並將標點符號標籤化。 - 創建訓練集、驗證集和測試集分割。 3.

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給語音識別文本加上標點符號
2022-01-13 286 閱讀 PaddlePaddle 深度學習 Python 深度學習 PaddlePaddle 語音識別 自然語言處理

本文介紹了在語音識別文本中根據語法添加標點符號的方法，主要分四步：下載並解壓模型、安裝PaddleNLP和PPASR工具、導入PunctuationPredictor類，並使用該類對文本進行標點符號自動添加。具體步驟如下： 1. 下載模型並解壓到`models/`目錄。 2. 安裝PaddleNLP和PPASR相關庫。 3. 使用`PunctuationPredictor`類實例化預測器，傳入預

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我的新書，《PaddlePaddle Fluid 深度學習入門與實戰》已出版！
2021-06-06 195 閱讀 深度學習 人工智能 深度學習 PaddlePaddle 邊緣計算 自然語言處理

本書詳細介紹瞭如何使用PaddlePaddle進行深度學習開發，涵蓋從環境搭建到實際項目應用的全過程。內容包括環境搭建、快速入門、線性迴歸算法、卷積神經網絡與循環神經網絡實戰、生成對抗網絡和強化學習等。此外，還講解了模型保存與使用、遷移學習以及移動端框架Paddle-Lite的應用等。本書適合初學者入門，並且能夠幫助解決實際問題，如花卉類型識別、新聞標題分類等項目。書中所有代碼均經過測試，配套資源

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