本文分類:news發(fā)布日期:2026/2/25 7:56:43
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1. 引言
隨著自然語言處理技術(shù)的快速發(fā)展,預(yù)訓(xùn)練語言模型已成為構(gòu)建高效中文NLP系統(tǒng)的基石。在眾多模型中,bert-base-chinese 因其出色的語義理解能力和廣泛的適用性,成為工業(yè)…
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1. 引言
1.1 多情感中文語音合成的工業(yè)需求
隨著智能客服、虛擬主播、有聲閱讀等應(yīng)用場景的快速發(fā)展,高質(zhì)量、多情感的中文語音合成(Text-to-Speech, TTS)已成為AI落地的關(guān)鍵能力之一。傳統(tǒng)T…
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1. 引言:為什么需要輕量級大模型?
隨著生成式AI技術(shù)的快速演進(jìn),大模型正從云端向終端遷移。然而,主流大模型動輒數(shù)十GB顯存需求,難以在邊緣設(shè)備上運(yùn)…
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1. 背景與問題提出
在當(dāng)前大模型快速發(fā)展的背景下,通義千問2.5-7B-Instruct 憑借其出色的綜合性能和商用友好性,成為中等規(guī)模場景下的熱門選擇。該模型于2024年9月發(fā)布,參數(shù)量…
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1. 引言
在日常辦公、學(xué)術(shù)研究和文檔管理中,我們經(jīng)常需要處理大量掃描版PDF文件。這類文件本質(zhì)上是圖像,無法直接復(fù)制文字或進(jìn)行文本分析,給信息提取帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的…
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1. 引言:輕量微調(diào)的時代已經(jīng)到來
隨著大語言模型(LLM)在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,如何高效、低成本地對模型進(jìn)行個性化定制成為開發(fā)者關(guān)注的核心問題。傳統(tǒng)全參數(shù)微…
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