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標簽 > 語言模型
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Subword算法如今已經(jīng)成為了一個重要的NLP模型性能提升方法。自從2018年BERT橫空出世橫掃NLP界各大排行榜之后,各路預訓練語言模型如同雨后春...
解讀ChatGPT背后的技術重點:RLHF、IFT、CoT、紅藍對抗
我們先來看看基于語言模型的會話代理的全景。ChatGPT 并非首創(chuàng),事實上很多組織在 OpenAI 之前就發(fā)布了自己的語言模型對話代理 (dialog ...
有趣的是,2014 年,由 Goodfellow 等人提出的生成對抗網(wǎng)絡(GAN),在生成任務中并沒有大放異彩,正當大家以為 GAN 在生成方面已經(jīng)不行...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復雜任務的能力。標準 prompting 方法,即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
sparse retrieval:傳統(tǒng)的基于字或基于詞去建立倒排索引,同時基于此去構建很多查詢理解的一系列的能力,包括一些文本相關性排序等;
Abstract Intro ? 盡管基于預訓練的語言模型的摘要取得了成功,但一個尚未解決的問題是生成的摘要并不總是忠實于輸入文檔。造成不忠實問題的原因...
2022-11-01 標簽:編碼器語言模型數(shù)據(jù)集 1159 0
我們發(fā)現(xiàn)prompt,再給定不同的template時可以生成不同方面的positive pair,且避免embedding bias。
2022-10-25 標簽:語言模型 1064 0
數(shù)據(jù)的標簽錯誤隨處可見,如何在噪聲數(shù)據(jù)集上學習到一個好的分類器,是很多研究者探索的話題。在 Learning With Noisy Labels 這個大...
2022-10-12 標簽:噪聲語言模型數(shù)據(jù)集 1312 0
上面收的引入知識庫+KNN的方法,緩解了模型參數(shù)需要強記憶訓練樣本的問題。此外,文中還通過KNN檢索結果來指導模型的學習過程。
2022-10-09 標簽:數(shù)據(jù)KNN語言模型 1821 0
因為直接對原是文本進行數(shù)據(jù)增強,很難保證維持原始的文本語義,因此可以通過在語義空間上進行隱式數(shù)據(jù)增強,簡單列出幾種方法:
2022-09-15 標簽:數(shù)據(jù)語言模型nlp 2007 0
基于OpenAI的GPT-2的語言模型ProtGPT2可生成新的蛋白質(zhì)序列
人類語言與蛋白質(zhì)有很多共同點,至少在計算建模方面。這使得研究團隊將自然語言處理(NLP)的新方法應用于蛋白質(zhì)設計。其中,德國Bayreuth大學Birt...
圖文多模態(tài)領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等,目前的學術設定難度尚可。但是, 一旦知...
2022-09-01 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集nlp 2616 0
在文本理解任務(Natural Language Understanding)上,預訓練模型已經(jīng)取得了質(zhì)的飛躍,語言模型預訓練+下游任務fine-tun...
2022-08-30 標簽:語言模型機器翻譯Transformer 1128 0
當初筆者進入 NLP 的大門,就是相信:由于語言強大的表達能力以及語言模型強大的建模能力,Reasoning 一定就在不久的將來!可惜實際情況卻是
生成方法對于長實體來說更加困難。但是隨著UIE的出現(xiàn),中文小樣本NER 的效果得到了突破。
2022-08-19 標簽:百度語言模型數(shù)據(jù)集 1309 0
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