机器翻译 (MT) 的最新进展显着提高了各个领域的翻译质量。然而，由于其复杂的语言、比喻表达和文化差异，文学文本的翻译仍然是一个艰巨的挑战。

为了更好的说明上面的情况, 我们通过注意力来做一个机器翻译的任务，机器翻译中，我们会使用 seq2seq 的架构，每个时间步从词典里生成一个翻译的结果。

当今世界流行的大型语言模型通常由科技公司或研究机构开发，这些模型具备处理和生成自然语言文本的能力，广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统、情感分析、聊天机器人等...

Langchain的核心是“链”的概念，这是一个构建块，允许您组合和编排不同的组件，以创建复杂而智能的应用程序。想象一下，您是一名数据科学家，正在从事一个尖端项...

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序列到序列（Sequence-to-sequence）模型是一种深度学习模型，在诸如机器翻译、文本摘要和图像标题生成等任务中取得了许多成功。Google Tra...

神经网络语言模型（NNLM）是一种人工智能模型，用于学习预测词序列中下一个词的概率分布。它是自然语言处理（NLP）中的一个强大工具，在机器翻译、语音识别和文本生...

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程，通过大量数据训练模型，使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来，...

这些技术的进步推动了自然语言处理的发展，使得计算机能够更好地理解和生成人类语言，为搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域提供了更加强大的支持。

机器翻译（Machine Translation, MT）是人工智能领域的一项关键技术，旨在实现不同语言之间的自动翻译。自从20世纪中叶首次提出以来，机器翻译已...

基于文字识别与文本翻译技术，满足用户翻译图片文字的需求。只需要通过调用图片翻译API，传入图片，指定源语言与目标语言，通过POST请求方式，就可以识别图片中的文...

在现代社会中，随着人们的跨国旅行和跨境交流日益增多，翻译英文已经成为了人们必备的技能之一。但是有些时候，我们并不一定能够准确无误地翻译图片上的英文，这时又该怎么...

首先，我们来做一点简单的科普，大神可以绕过，能完成大量图片翻译的工具有很多，这里可能大家用的最多的是各家的ERP工具，大部分的ERP工具都集成了图片翻译的功能，...

上下文学习(ICL)和指令调优(IT)是将大型语言模型(LLM)应用于下游应用的两种主要范式。ICL推理时提供了一组示例（demonstrations），但LL...