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深度學(xué)習(xí)自然語言處理

文章:837 被閱讀:227.9w 粉絲數(shù):45 關(guān)注數(shù):0 點贊數(shù):5

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一定要「分詞」嗎?Andrej Karpathy:是時候拋棄這個歷史包袱了

首先,Karpathy 認(rèn)為,Tokenization 引入了復(fù)雜性:通過使用 tokenizati....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-17 14:33 ?1500次閱讀
一定要「分詞」嗎?Andrej Karpathy:是時候拋棄這個歷史包袱了

追趕GPT-4的多模態(tài)大模型對比分析

援引自 mPLUG-Owl,這三個工作的主要區(qū)別如圖 1 所示,總體而言,模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練策略方面大同....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-17 14:31 ?1238次閱讀
追趕GPT-4的多模態(tài)大模型對比分析

使用Alpaca-Lora進行參數(shù)高效模型微調(diào)

在推理時,將左右兩部分的結(jié)果加到一起即可,h=Wx+BAx=(W+BA)x,所以,只要將訓(xùn)練完成的矩....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-17 14:24 ?2356次閱讀
使用Alpaca-Lora進行參數(shù)高效模型微調(diào)

VPG 在 LLM 之間的可遷移性問題

通過我們的VPGTrans框架可以根據(jù)需求為各種新的大語言模型靈活添加視覺模塊。比如我們在LLaMA....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-17 11:46 ?840次閱讀
VPG 在 LLM 之間的可遷移性問題

大語言模型的多語言機器翻譯能力分析

以ChatGPT為代表的大語言模型(Large Language Models, LLM)在機器翻譯....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-17 09:56 ?2505次閱讀
大語言模型的多語言機器翻譯能力分析

ChatGPT從入門到深入

CoLT5達到64K,GPT-4達到32K長度,而RMT在實驗結(jié)果中長度加到4096個分段20480....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-16 10:42 ?867次閱讀
ChatGPT從入門到深入

基于一步步蒸餾(Distilling step-by-step)機制

為優(yōu)化LLM為“小模型/少數(shù)據(jù)/好效果”,提供了一種新思路:”一步步蒸餾”(Distilling s....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-16 10:24 ?1540次閱讀
基于一步步蒸餾(Distilling step-by-step)機制

上海AI lab提出VideoChat:可以與視頻對話啦

區(qū)別于現(xiàn)有多模態(tài)大模型針對視頻輸入的處理方法,即首先文本化視頻內(nèi)容再接入大模型利用大模型自然語言理解....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-15 09:31 ?1091次閱讀
上海AI lab提出VideoChat:可以與視頻對話啦

涌現(xiàn)能力的定義、常見的激發(fā)手段和具體的分類和任務(wù)

縮放定律的一個重要作用就是預(yù)測模型的性能,但是隨著規(guī)模的擴大,模型的能力在不同的任務(wù)上并不總表現(xiàn)出相....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-15 09:25 ?4587次閱讀
涌現(xiàn)能力的定義、常見的激發(fā)手段和具體的分類和任務(wù)

華為諾亞提出新型Prompting (PHP),GPT-4拿下最難數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集新SOTA

結(jié)果表明,GP-T-4+PHP 在多個數(shù)據(jù)集上取得了 SOTA 結(jié)果,包括 SVAMP (91.9%....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-15 09:23 ?1297次閱讀
華為諾亞提出新型Prompting (PHP),GPT-4拿下最難數(shù)學(xué)推理數(shù)據(jù)集新SOTA

什么樣的模型更適合zero-shot?

如果經(jīng)過多任務(wù)微調(diào),編碼器-解碼器掩碼模型最好【這參數(shù)量都翻倍了,很難說不是參數(shù)量加倍導(dǎo)致的】。換個....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-12 15:40 ?1066次閱讀
什么樣的模型更適合zero-shot?

OpenAI最新突破性進展:語言模型可以解釋語言模型中的神經(jīng)元

這項工作是對齊研究方法的第三個支柱的一部分:希望使對齊研究工作本身自動化。這種方法的一個有前途的方面....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-12 11:35 ?975次閱讀
OpenAI最新突破性進展:語言模型可以解釋語言模型中的神經(jīng)元

LlamaIndex:面向QA系統(tǒng)的全新文檔摘要索引

添加關(guān)鍵字過濾器是增強檢索結(jié)果的一種方法。但這也帶來了一系列挑戰(zhàn)。我們需要手動或通過 NLP 關(guān)鍵字....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-12 09:57 ?1506次閱讀
LlamaIndex:面向QA系統(tǒng)的全新文檔摘要索引

多模態(tài)GPT:國內(nèi)發(fā)布一款可以在線使用的多模態(tài)聊天機器人!

基于開源多模態(tài)模型 OpenFlamingo,作者使用公開數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了各種視覺指令數(shù)據(jù),包括視覺問答....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-12 09:55 ?1348次閱讀
多模態(tài)GPT:國內(nèi)發(fā)布一款可以在線使用的多模態(tài)聊天機器人!

利用大語言模型做多模態(tài)任務(wù)

大型語言模型LLM(Large Language Model)具有很強的通用知識理解以及較強的邏輯推....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-10 16:53 ?1256次閱讀
利用大語言模型做多模態(tài)任務(wù)

ChatGPT大型語言模型在信息提取方面的能力

因此,對于ChatGPT的評測方面,不止需要關(guān)注給定下游任務(wù)的性能評測,同時還需要考慮到使用大模型過....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-10 14:32 ?2234次閱讀
ChatGPT大型語言模型在信息提取方面的能力

如何通過一個簡單的方法來解鎖大型語言模型的推理能力?

近來NLP領(lǐng)域由于語言模型的發(fā)展取得了顛覆性的進展,擴大語言模型的規(guī)模帶來了一系列的性能提升,然而單....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 05-10 11:13 ?2430次閱讀
如何通過一個簡單的方法來解鎖大型語言模型的推理能力?

一種非自回歸的預(yù)訓(xùn)練方法

雖然GPT模型在自然語言處理領(lǐng)域中表現(xiàn)出色,但是它們?nèi)匀淮嬖谝恍﹩栴}。例如,GPT模型的自回歸設(shè)計導(dǎo)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-27 09:58 ?817次閱讀
一種非自回歸的預(yù)訓(xùn)練方法

DropMessage:統(tǒng)一的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機Dropping方法

從信息論的角度來看,具有保持信息多樣性能力的隨機dropping方法比沒有這種能力的能保存更多的信息....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-27 09:52 ?896次閱讀
DropMessage:統(tǒng)一的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機Dropping方法

為什么ChatGPT模型大了就有上下文聯(lián)系能力?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的時候,采用的隨機梯度下降算法,一定程度上等效于物種的基因突變,本質(zhì)是有一定方向的隨機....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-27 09:50 ?872次閱讀

ChatGPT的真相:強泛化的秘密以及眾多關(guān)鍵問題

通用計算機的誕生對社會生產(chǎn)力的提升意義重大。學(xué)習(xí)寫代碼比學(xué)習(xí)開發(fā)邏輯電路要簡單太多了。普通人經(jīng)過一段....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-26 10:27 ?959次閱讀
ChatGPT的真相:強泛化的秘密以及眾多關(guān)鍵問題

NLP大模型必備-FudanNLP開源中文圖書集合CBook-150K

復(fù)旦大學(xué)自然語言處理實驗室,自2019年起,自研了PDF處理工具DocAI,針對非掃描件PDF,具有....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-25 11:41 ?3147次閱讀
NLP大模型必備-FudanNLP開源中文圖書集合CBook-150K

Instruct-UIE:信息抽取統(tǒng)一大模型

Instruct-UIE 統(tǒng)一了信息抽取任務(wù)訓(xùn)練方法,可以融合不同類型任務(wù)以及不同的標(biāo)注規(guī)范,統(tǒng)一進....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-25 10:46 ?1996次閱讀
Instruct-UIE:信息抽取統(tǒng)一大模型

知識橋接的因果交互網(wǎng)絡(luò)(KBCIN)

另一方面,根據(jù)Moors等人[8],人類的感覺和行動傾向是情緒的兩個重要組成部分,并在很大程度上為目....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-23 10:02 ?1117次閱讀
知識橋接的因果交互網(wǎng)絡(luò)(KBCIN)

In-context learning介紹

隨著大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型(LLM)能力的不斷提升,in-context learning(ICL)逐....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-21 10:02 ?1943次閱讀

各種大語言模型是徹底被解封了

基礎(chǔ) LLM 基本信息表,GPT-style 表示 decoder-only 的自回歸語言模型,T5....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-20 11:25 ?1768次閱讀

多語言AI的現(xiàn)狀

同樣的,使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區(qū)中的代表性同樣不足。例如,雖然我們可以觀察到隸....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-20 11:23 ?868次閱讀

后ChatGPT時代NLP的下一個方向:增強式大規(guī)模語言模型

Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng),它將不同的視覺基礎(chǔ)模型與 ChatGPT 相結(jié)合,....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-20 11:19 ?892次閱讀

使用LoRA和Hugging Face高效訓(xùn)練大語言模型

在本文中,我們將展示如何使用 大語言模型低秩適配 (Low-Rank Adaptation of L....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-14 17:37 ?2302次閱讀

在視覺語言表示學(xué)習(xí)中建立編碼器間的橋梁

提出了一個簡單有效的視覺語言模型架構(gòu),BridgeTower,通過在頂層單模態(tài)層和每個跨模態(tài)層之間建....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語言處理 發(fā)表于 04-14 17:33 ?852次閱讀
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