自然語言

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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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自然語言技術(shù)

指令調(diào)整（Instruction Tuning）將多種任務(wù)轉(zhuǎn)化成自然語言表述的形式，再通過seq2seq的監(jiān)督學(xué)習(xí)+多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式調(diào)整大規(guī)模語言模型的參數(shù)。

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2023-06-12 標(biāo)簽：Transformer 自然語言 ChatGPT 951 0

ETH提出RecurrentGPT實現(xiàn)交互式超長文本生成

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2023-05-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言 ChatGPT 916 0

如何最好地使用所有可用的 LLM 工具

鑒于價格和質(zhì)量的廣泛差異，從業(yè)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(wù)中斷，則依賴單個 API 提供者是不可靠的，這可能發(fā)生...

2023-05-23 標(biāo)簽：API 數(shù)據(jù)集自然語言 882 0

nlp神經(jīng)語言和NLP自然語言的區(qū)別和聯(lián)系

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自然語言常用的自回歸解碼方法

在選擇k值時，較大的值會使生成的內(nèi)容更具多樣性，但可能會生成不合理的內(nèi)容；較小的值則使生成的內(nèi)容多樣性較低，但質(zhì)量更有保證。我們可以根據(jù)任務(wù)的不同選擇合...

2024-03-28 標(biāo)簽：自然語言大模型 875 0

一個通用的自適應(yīng)prompt方法，突破了零樣本學(xué)習(xí)的瓶頸

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(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化...

2023-06-01 標(biāo)簽：語言模型數(shù)據(jù)集自然語言 865 0

GLoRA：一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法

近年來，大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域，在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型，通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù)，在...

2023-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語言 859 0

層間對準(zhǔn)度的計算方法有哪些

層間對齊度（Inter-layer alignment）是用于評估不同層次結(jié)構(gòu)之間的相似性或一致性的指標(biāo)。這一指標(biāo)在許多應(yīng)用中都是至關(guān)重要的，例如計算機...

2023-12-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)自然語言 854 0

Multi-CLS BERT：傳統(tǒng)集成的有效替代方案

在 GLUE 和 SuperGLUE 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準(zhǔn)確性和置信度估計方面的可靠性。它甚至能夠在訓(xùn)...

2023-07-04 標(biāo)簽：模型數(shù)據(jù)集自然語言 837 0

rnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理

RNN（Recurrent Neural Network，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠處理序列數(shù)據(jù)，并且能夠捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的動...

2024-07-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性自然語言 829 0

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最少要多少份樣本

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都有...

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基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時序推理框架LECTER

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(nèi)容。人可以具有對事件的典型發(fā)生時間、發(fā)生頻率、持續(xù)時間等時間屬性的感知能力，同時，也能夠把握好...

2023-05-17 標(biāo)簽：框架函數(shù)自然語言 783 0

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

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大型語言模型與知識圖譜：機遇與挑戰(zhàn)

這對知識表示領(lǐng)域來說是一個巨大的步驟。長時間以來，人們關(guān)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(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及以結(jié)構(gòu)化形式存在的知識，...

2023-08-24 標(biāo)簽：語言模型自然語言知識圖譜 776 0

基于雙級優(yōu)化（BLO）的消除過擬合的微調(diào)方法

這篇論文試圖解決的問題是大型預(yù)訓(xùn)練模型在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)時出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應(yīng)（LoRA）及其變體通過學(xué)習(xí)低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...

2024-04-02 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 LoRa 自然語言 767 0

MATLAB學(xué)習(xí)筆記之模糊算法3

所謂模糊控制，就是對難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng)，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(dá)，模糊控制是一種基于...

2023-02-27 標(biāo)簽：模糊控制模糊算法自然語言 742 0

Wolfram應(yīng)用服務(wù)器的優(yōu)勢及其主要特點

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2023-03-22 標(biāo)簽：Wolfram LAN API串口 735 0

大語言模型（LLMs）如何處理多語言輸入問題

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(nèi)部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。

2024-03-07 標(biāo)簽：神經(jīng)元自然語言大模型 710 0

多語言任務(wù)在內(nèi)的多種NLP任務(wù)實現(xiàn)

WeLM是一個百億級別的中文模型，能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續(xù)寫、多語言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務(wù)，并具...

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