本文从工程视角拆解了大语言模型的核心工作机制，指出LLM并非真正理解语言，而是基于上下文进行概率预测的函数。其"推理"能力实则是模仿训练过程中学到的文本模式，而输出的随机性来自采样机制。LLM本质是"基于上下文进行概率生…

电商评论信息抽取：AI智能实体侦测服务应用场景实战 1. 引言：从非结构化文本中挖掘商业价值 在电商平台的日常运营中，每天都会产生海量的用户评论数据。这些评论包含消费者对商品、服务、物流等多维度的真实反馈，是企业洞察用户需…

AI智能实体侦测服务误识别怎么办？后处理规则优化技巧 1. 引言：AI 智能实体侦测服务的现实挑战 随着自然语言处理技术的发展，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）已成为信息抽取、知识图谱构建和智能搜索等应…

混元翻译1.5实战：法律文书精准翻译案例 在人工智能驱动的全球化背景下，高质量、高精度的机器翻译已成为跨语言信息流通的核心基础设施。尤其在专业领域如法律、医疗、金融等，对术语一致性、上下文连贯性和格式保真度的要求极高，通…

腾讯开源模型优化：HY-MT1.5批处理 1. 引言 随着全球化进程的加速，高质量、低延迟的机器翻译需求日益增长。传统云端大模型虽具备强大翻译能力，但在实时性、隐私保护和边缘部署方面存在局限。为应对这一挑战，腾讯推出了混元翻译模…

RaNER模型性能对比：不同硬件平台的推理速度 1. 背景与选型动机 随着自然语言处理（NLP）技术在信息抽取、知识图谱构建和智能客服等场景中的广泛应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为基础…

AI实体侦测服务自动扩缩容：弹性计算资源管理 随着人工智能技术在信息处理领域的深入应用，命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）作为自然语言处理中的关键任务之一，正被广泛应用于新闻摘要、知识图谱构建、智能…

跨平台NER解决方案：AI智能实体侦测服务容器化部署案例 1. 引言：为什么需要跨平台的NER服务？ 在信息爆炸的时代，非结构化文本数据（如新闻、社交媒体内容、文档资料）占据了企业数据总量的80%以上。如何从中…