就像人类从牙牙学语到通晓事理需要经历完整的成长周期，大语言模型的发展也遵循着清晰的“成长路径”。本文将以人类成长历程为类比，系统拆解大模型的核心理论知识体系，涵盖发展历程、Transformer主流框架、RAG与Fine-tuning技术选型、RLHF人类…

中文实体识别服务监控告警：RaNER运维指南 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的运维挑战 随着自然语言处理技术在信息抽取、智能客服、舆情分析等场景中的广泛应用，中文命名实体识别（NER） 已成为构建智能化文本处理系统的核…

一、 实验拓扑二、 实验需求1，AS1存在两个环回，一个地址为192.168.1.0/24该地址不能在任何协议中宣告；AS3中存 在两个环回，一个地址为192.168.2.0/24该地址不能在任何协议中宣告，最终要求这两个环 回可以互相通讯&…

一、Selenium是什么？ 用官网的一句话来讲：Selenium automates browsers. Thats it！简单来讲，Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作浏览器一样。支持的…

Qwen2.5-7B深度解析：学生党福音，1块钱体验1小时 引言：为什么Qwen2.5-7B是学生党的最佳选择？ 作为一名计算机专业的学生，想要深入学习大模型源码却面临实验室资源紧张、个人电脑性能不足的困境，这可能是很…

中文命名实体识别：RaNER模型半监督学习方案 1. 技术背景与问题提出 在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER） 是信息抽取的核心任务之一。其目标是从非结构化文本中自动识别…

中文NER模型解释性分析：RaNER决策过程可视化 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的背景与挑战 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息&#xff0c…

中文NER系统搭建：RaNER模型与Cyberpunk WebUI集成 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实需求 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体、文档）占据了企业数据总量的80%以上。如何从中高效提取关键信息&…