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OpenAI所選擇的路徑就是:「Turn compute into alignment」,通過計算的量變產(chǎn)生智能的質(zhì)變。計算需要數(shù)據(jù)、算力、模型框架的共...
多模態(tài)(Multimodality)是指在信息處理、傳遞和表達中涉及多種不同的感知模態(tài)或信息來源。這些感知模態(tài)可以包括語言、視覺、聽覺、觸覺等,它們共同...
2023-08-21 標簽:數(shù)據(jù)人工智能Transformer 1136 0
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...
機器翻譯使用計算機將一種語言翻譯成另一種語言,具有低成本、高效率和高翻譯質(zhì)量等優(yōu)勢,在語音翻譯、同聲傳譯自動化等許多領域得到廣泛應用。 隨著雙語語料庫的...
2023-07-06 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡計算機smt 1221 0
基于交互環(huán)境的生成式預訓練和指令微調(diào)方法
引言 距離上次的長篇大論,已經(jīng)過去了半年有余。這段時間,對于AI業(yè)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...
2023-06-19 標簽:數(shù)據(jù)計算機視覺GPT 915 0
遷移學習徹底改變了自然語言處理(NLP)領域,允許從業(yè)者利用預先訓練的模型來完成自己的任務,從而大大減少了訓練時間和計算資源。在本文中,我們將討論遷移學...
2023-06-14 標簽:轉(zhuǎn)換器機器學習nlp 564 0
神經(jīng)網(wǎng)絡包含很多全連接層,其借助于矩陣乘法得以實現(xiàn),然而,很多全連接層的權重矩陣都是滿秩的。
2023-06-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡SVD電源優(yōu)化器 2881 0
In-Context-Learning在更大的語言模型上表現(xiàn)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。
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(jīng)(世界上翻譯最多的文檔)等現(xiàn)有文本作為開發(fā)機器翻譯系...
隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經(jīng)驗數(shù)據(jù),人們發(fā)現(xiàn)大模型呈現(xiàn)出很多與以往統(tǒng)計學習模型、深度學習模型、甚至預訓練小模型不同的特性,耳熟能詳?shù)娜鏔ew/Zer...
2020年,超過44億互聯(lián)網(wǎng)用戶通過社交媒體帖子、評論、推薦以及類似的互動產(chǎn)生了驚人的數(shù)據(jù)量。從這些數(shù)據(jù)中收集的見解對于指導企業(yè)和創(chuàng)新者進行產(chǎn)品開發(fā)、市...
2023-05-16 標簽:互聯(lián)網(wǎng)機器學習nlp 639 0
LlamaIndex:面向QA系統(tǒng)的全新文檔摘要索引
添加關鍵字過濾器是增強檢索結果的一種方法。但這也帶來了一系列挑戰(zhàn)。我們需要手動或通過 NLP 關鍵字提取/主題標記模型為每個文檔充分確定合適的關鍵字。此...
PFMs能在nlp中盛行起來,得益于能它同時對單詞的句法和語義表示進行建模,并根據(jù)不同的輸入動態(tài)改變多義詞的表示上下文。PFM能學習豐富的語法和語義推理...
2023-04-25 標簽:gpunlp半監(jiān)督學習 1287 0
另一方面,根據(jù)Moors等人[8],人類的感覺和行動傾向是情緒的兩個重要組成部分,并在很大程度上為目標情緒的產(chǎn)生提供了潛在的因果線索。為此,社會交互CS...
2023-04-23 標簽:數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 1226 0
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