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遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于哪種類型數(shù)據(jù)
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理序列數(shù)據(jù)。它在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,...
2024-07-04 標簽:數(shù)據(jù)語音信號語言模型 1087 0
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎
遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡稱RNN...
2024-07-04 標簽:數(shù)據(jù)語言模型循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1264 0
最大的區(qū)別ChatGPT是通過對話數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練,而不僅僅是通過單一的句子進行預(yù)訓(xùn)練,這使得ChatGPT能夠更好地理解對話的上下文,并進行連貫的回復(fù)。
利用知識圖譜與Llama-Index技術(shù)構(gòu)建大模型驅(qū)動的RAG系統(tǒng)(下)
對于語言模型(LLM)幻覺,知識圖譜被證明優(yōu)于向量數(shù)據(jù)庫。知識圖譜提供更準確、多樣化、有趣、邏輯和一致的信息,減少了LLM中出現(xiàn)幻覺的可能性。
2024-02-22 標簽:數(shù)據(jù)庫語言模型知識圖譜 1498 0
盡管大語言模型能力不斷提升,但一個持續(xù)存在的挑戰(zhàn)是它們具有產(chǎn)生幻象的傾向。本文構(gòu)建了幻象評測基準HaluEval 2.0,并基于該評測框架從預(yù)訓(xùn)練/有監(jiān)...
然而,盡管它們的能力令人印象深刻,但它們并非無懈可擊。這些模型可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)性的 “幻覺”,依賴的信息可能過時,處理特定知識時效率不高,缺乏專業(yè)領(lǐng)域的深...
三步完成在英特爾獨立顯卡上量化和部署ChatGLM3-6B模型
ChatGLM3 是智譜 AI 和清華大學(xué) KEG 實驗室聯(lián)合發(fā)布的新一代對話預(yù)訓(xùn)練模型。ChatGLM3-6B 是 ChatGLM3 系列中的開源模型...
無論是縮放位置索引還是修改基地,所有token都變得彼此更接近,這將損害LLM區(qū)分相近token的位置順序的能力。結(jié)合他們對RoPE的波長的觀察,存在一...
2024-01-08 標簽:語言模型Transformer位置編碼器 629 0
面向表格數(shù)據(jù)的推理任務(wù),在計算機領(lǐng)域,特別是自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領(lǐng)域的研究中扮演著重要角色[1...
模型與人類的注意力視角下參數(shù)規(guī)模擴大與指令微調(diào)對模型語言理解的作用
近期的大語言模型(LLM)在自然語言理解和生成上展現(xiàn)出了接近人類的強大能力,遠遠優(yōu)于先前的BERT等預(yù)訓(xùn)練模型(PLM)。
隨著開源預(yù)訓(xùn)練大型語言模型(Large Language Model, LLM )變得更加強大和開放,越來越多的開發(fā)者將大語言模型納入到他們的項目中。其...
2024-01-04 標簽:語言模型機器學(xué)習(xí)LoRa 891 0
LGT Adapter由局部關(guān)系Transformer和全局關(guān)系圖卷積串聯(lián)組成??紤]到常規(guī)的Transformer在長時視頻時序關(guān)系建模時冗余信息較多、...
谷歌Gemini模型AI網(wǎng)絡(luò)及TPU拆解
Gemini 是一款新型的多模態(tài)大語言模型,此前多模態(tài)大模型在處理視頻、文字、圖像等多維度輸入信息時是采用分別訓(xùn)練分別輸出再進行拼接的方式,這種方式的缺...
大規(guī)模語言模型的基本概念、發(fā)展歷程和構(gòu)建流程
大規(guī)模語言模型(Large Language Models,LLM),也稱大規(guī)模語言模型或大型語言模型,是一種由包含數(shù)百億以上參數(shù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的語...
計算機視覺迎來GPT時刻!UC伯克利三巨頭祭出首個純CV大模型!
在損失函數(shù)上,研究者從自然語言社區(qū)汲取靈感,即掩碼 token 建模已經(jīng)「讓位給了」序列自回歸預(yù)測方法。一旦圖像、視頻、標注圖像都可以表示為序列,則訓(xùn)練...
無監(jiān)督域自適應(yīng)場景:基于檢索增強的情境學(xué)習(xí)實現(xiàn)知識遷移
本文對比了多種基線方法,包括無監(jiān)督域自適應(yīng)的傳統(tǒng)方法(如Pseudo-labeling和對抗訓(xùn)練)、基于檢索的LM方法(如REALM和RAG)和情境學(xué)習(xí)...
如何利用OpenVINO加速LangChain中LLM任務(wù)
LangChain 是一個高層級的開源的框架,從字面意義理解,LangChain 可以被用來構(gòu)建 “語言處理任務(wù)的鏈條”,它可以讓AI開發(fā)人員把大型語言...
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