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在很多問題中,獲取標注準確的大量數據需要很高的成本,這也往往限制了深度學習的應用。主動學習通過對未標注的數據進行篩選,可以利用少量的標注數據取得較高的學...
谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學習解決視覺任務
這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學習解決視覺任務方面的能力,并提出了新方法 SPAE(Semantic Pyramid AutoEnc...
深度學習和自然語言處理(NLP)是計算機科學領域中兩個非常重要的研究方向。它們之間既有聯系,也有區別。本文將介紹深度學習與NLP的區別。 深度學習簡介 ...
自然語言處理(NLP)的五個層次: 詞法分析(Lexical Analysis): 詞法分析是NLP的第一步,它涉及將文本分解為基本單位,通常是單詞或標...
「隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學繞不過去的一個基礎模型, 是一個生成式模型, 通過訓練數據學習隱...
該研究的結果適用于一般數據集,可以擴展到交叉注意力層,并且研究結論的實際有效性已經通過徹底的數值實驗得到了驗證。該研究建立一種新的研究視角,將多層 tr...
2023-09-07 標簽:AI向量機Transformer 1469 0
Bert 所作的事就是從大規模的上億的文本預料中,隨機地扣掉一部分字,形成上面例子的完形填空題型,不斷地學習空格處到底該填寫什么。
信息提取(Information Extraction,IE)需要提取句子中的實體、關系、事件等,其不同的任務具有多樣的抽取目標和異質的機構,因此,傳統...
在當前低資源的語言基準上(如FLORES-200)改進機器翻譯性能。針對資源極低的語言,可以利用圣經(世界上翻譯最多的文檔)等現有文本作為開發機器翻譯系...
自然語言處理和人工智能的概念及發展史 自然語言處理和人工智能的區別
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)的定義是通過電腦軟件程序實現人們日常語言的機器自動處理。為了幫助計算機理...
大模型的研究者和大公司出于不同的動機站位 LLM,研究者出于對 LLM 的突現能力 (emergent ability) 的好奇和對 LLM 對 NLP...
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
文本分類是NLP領域的較為容易的入門問題,本文記錄文本分類任務的基本流程,大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個庫。 ...
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學和人工智能領域的一個重要分支,旨在使計算機能夠理解、解釋和生成...
FoolNLTK — 作者號稱“可能不是最快的開源中文分詞,但很可能是最準的開源中文分詞”。 這個開源工具包基于 BiLSTM模型 訓練而成,功能包含分...
文本分類看似簡單,但實則里面有好多門道。作者水平有限,只能將平時用到的方法和trick在此做個記錄和分享,并且盡可能提供給出簡潔、清晰的代碼實現。希望各...
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...
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