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收集NLP各種任務的數據集,加上任務描述和提示組裝成新的數據集,并使用這些數據微調預訓練的大型語言模型。包括指令微調和有監督微調。
LLM 的涌現能力被正式定義為「在小型模型中不存在但在大型模型中出現的能力」,這是 LLM 與以前的 PLM 區分開來的最顯著特征之一。當出現這種新的能...
Zero-shot、One-shot以及Few-shot讓人傻傻分不清,讀了很多文章,也沒搞清楚他們的差別,究竟什么叫zero-shot,其在應用過程中...
舉Parsing的例子主要是想說,Parsing領域的今天就是很多NLP子領域的明天。NLP很多dalao都是做Parsing起家,那他們為什么現在不做...
本文主要以實驗為主,探究以上影響 ICL 的因素。 實驗設置 作者采用 12 個模型進行了實驗。我們包括 6 種語言模型(表 1),所有這些模型...
作為一種有效的策略,數據增強 (data augmentation, DA) 緩解了深度學習技術可能失敗的數據稀缺情況。
transformer采用注意力機制,能夠識別各單詞之間的相關性,但對詞序并沒有要求。也就是說,在它看來,我愛你、我你愛,這兩句話沒有區別。因此,需要對...
Transformer的主要優點是它可以并行地處理輸入序列中的所有位置,因此在訓練和推理時都有著很好的效率。此外,Transformer沒有使用循環結構...
2023-03-08 標簽:TransformernlpChatGPT 748 0
NLP領域的研究目前由像RoBERTa等經過數十億個字符的語料經過預訓練的模型匯主導。那么對于一個預訓練模型,對于不同量級下的預訓練數據能夠提取到的知識...
第三范式:基于預訓練模型 + finetuning 的范式,如 BERT + finetuning 的 NLP 任務,相比于第二范式,模型準確度顯著提高...
只要使用過ChatGPT,我們就會發現它不是一個傳統意義上的人機對話系統,實際是一個以自然語言為交互方式的通用語言處理平臺。2020年的GPT-3雖然擁...
如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署為例的優化探索
摘要:SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表,在常見視覺任務,如分類、檢測、分割都有非常出色的表現。雖然在相同計算量的模型指標上,S...
2023-03-03 標簽:gpu模型Transformer 929 0
之前的文章和大家詳細的介紹了靜態的詞向量表示word2vec理論加實戰,但是word2vec存在一個很大的問題,由于是靜態詞向量所以無法表示一詞多義,對...
2023-02-28 標簽:GPTELMOSTransformer 6.3萬 0
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個詞,什么是推理?我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義,最后發現我寫得還不如 ChatGPT
關鍵字提取,有時又稱之為關鍵字檢測或關鍵字分析,這是一種文本分析的 NLP 技術。這種技術的主要目的是自動地從文本的正文中提取出現頻率最高的單詞與詞組。...
在自然語言處理界,**模式匹配**可以說是最常用的技術。甚至可以說,將NLP技術作為真實生產力的項目都少不了 **模式匹配** 。
視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計算機視覺和自然語言處理這兩個研究領域之間形成的交叉領域,旨在賦予 AI 系統從多模態數據中學...
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