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標簽 > 自然語言
自然語言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語言。例如，漢語、英語、日語都是自然語言的例子，這一種用法可見于自然語言處理一詞中。自然語言是人類交流和思維的主要工具。
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BP神經網絡（Backpropagation Neural Network）是一種多層前饋神經網絡，通過反向傳播算法進行訓練。BP神經網絡在許多領域都有...
在選擇k值時，較大的值會使生成的內容更具多樣性，但可能會生成不合理的內容；較小的值則使生成的內容多樣性較低，但質量更有保證。我們可以根據任務的不同選擇合...
指令調整（Instruction Tuning）將多種任務轉化成自然語言表述的形式，再通過seq2seq的監督學習+多任務學習的方式調整大規模語言模型的參數。
RNN（Recurrent Neural Network，循環神經網絡）是一種具有循環結構的神經網絡，它能夠處理序列數據，并且能夠捕捉時間序列數據中的動...
Transformer在下一個token預測任務上的SGD訓練動態
? 【導讀】 AI理論再進一步，破解ChatGPT指日可待？ Transformer架構已經橫掃了包括自然語言處理、計算機視覺、語音、多模態等多個領域，...
2023-06-12 標簽：Transformer自然語言ChatGPT 1169 0
神經語言（Neuro-Linguistic Programming，NLP） 神經語言是一種心理學方法，它研究人類思維、語言和行為之間的關系。NLP的核...
層間對齊度（Inter-layer alignment）是用于評估不同層次結構之間的相似性或一致性的指標。這一指標在許多應用中都是至關重要的，例如計算機...
RecurrentGPT 則另辟蹊徑，是利用大語言模型進行交互式長文本生成的首個成功實踐。它利用 ChatGPT 等大語言模型理解自然語言指令的能力，通...
為了解決這個問題，這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法，對LLMs的零樣本學習進行了優化...
近年來，大規模深度神經網絡的顯著成就徹底改變了人工智能領域，在各種任務和領域展示了前所未有的性能。這些高度復雜的模型，通常具有數百萬甚至數十億個參數，在...
鑒于價格和質量的廣泛差異，從業者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外，如果服務中斷，則依賴單個 API 提供者是不可靠的，這可能發生...
這篇論文試圖解決的問題是大型預訓練模型在下游任務中進行微調時出現的過擬合問題。盡管低秩適應（LoRA）及其變體通過學習低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調...
研究者們提出了一個框架來描述LLMs在處理多語言輸入時的內部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經元。
在 GLUE 和 SuperGLUE 數據集上進行了實驗，證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準確性和置信度估計方面的可靠性。它甚至能夠在訓...
理解自然語言中與事件相交織的時間概念是理解事件演化的重要內容。人可以具有對事件的典型發生時間、發生頻率、持續時間等時間屬性的感知能力，同時，也能夠把握好...
這對知識表示領域來說是一個巨大的步驟。長時間以來，人們關注的是明確的知識，例如嵌入在文本中的知識，有時也被稱為非結構化數據，以及以結構化形式存在的知識，...
? 大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息？這一問題在計算機科學和自然語言處理領域一直存在爭議。然而，MIT的一項新研究表明，僅基于文...
傳統的計算系統是圍繞計算機程序中表達的指令的執行來設計的。相反，語言模型可以遵循用自然語言表達的指令，或者從大量數據中的隱含模式中學習該做什么。
所謂模糊控制，就是對難以用已有規律描述的復雜系統，采用自然語言（如大，中，小）加以描述，借助定性的，不精確的以及模糊的條件語句來表達，模糊控制是一種基于...
蒸餾也能Step-by-Step：新方法讓小模型也能媲美2000倍體量大模型
為了解決大型模型的這個問題，部署者往往采用小一些的特定模型來替代。這些小一點的模型用常見范式 —— 微調或是蒸餾來進行訓練。微調使用下游的人類注釋數據升...
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