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自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能領域的一個重要分支，它涉及到計算機對人類語言的理解和生成。隨...
消除早期語言模型的局限性，特別是在預訓練中表現出的單向性。這些限制了可用于預訓練的架構選擇，以及微調的方法。例如，OpenAI的GPT v1使用從左到右...
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...
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。
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年，我開始思考如何把變長輸入Batchin...
最近，人們對大型語言模型所展示的強大能力（例如思維鏈 ^[2]^ 、便簽本 ^[3]^ ）產生了極大的興趣，并開展了許多工作。我們將之統稱為大模型的突現...
In-Context-Learning在更大的語言模型上表現不同
最近，在語言模型領域取得了巨大的進展，部分是因為它們可以通過In-Context- Learning ( ICL)來完 成各種復雜的任務。
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）作為計算機科學與人工智能領域中的一個重要分支，其目標是讓計算機能夠理解、...
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是計算機科學和人工智能領域的一個重要分支，它致力于使計算機能夠理解和處...
TensorCore改進的方向就是針對矩陣乘法（GEMM，General Matrix Mulitiplicaiton）運算進行優化。
2022-12-29 標簽：神經網絡tensorflownlp 937 0
一般講解transformer都會以機器翻譯任務為例子講解，機器翻譯任務是指將一種語言轉換得到另一種語言，例如英語翻譯為中文任務。
2023-02-09 標簽：計算機視覺cnnTransformer 936 0
OpenAI所選擇的路徑就是：「Turn compute into alignment」，通過計算的量變產生智能的質變。計算需要數據、算力、模型框架的共...
引言 距離上次的長篇大論，已經過去了半年有余。這段時間，對于AI業界甚至整個世界，都是驚心動魄的。在這段時間里，最令人印象深刻的大事莫過于ChatGPT...
在人工智能的廣闊領域中，自然語言處理（NLP）技術作為連接人類語言與機器智能的橋梁，正逐漸滲透到我們日常生活的方方面面，其中機器人技術便是一個尤為突出的...
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...
本文對比了多種基線方法，包括無監督域自適應的傳統方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習...
來源：Master編程樹“機器學習”最初的研究動機是讓計算機系統具有人的學習能力以便實現人工智能。因為沒有學習能力的系統很難被認為是具有智能的。目前被廣...
神經語言編程（NLP）和自然語言處理（NLP）之間的區別： 定義： 神經語言編程（NLP）：NLP是一種心理學方法，旨在幫助人們更好地理解和控制自己的思...
NLP 任務中，數據類別不均衡問題應該是一個極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個問題，花了些時間梳理并實踐了下類別不均衡問題的解決方式，主要...
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