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為什么mAP已成為目標(biāo)檢測的首選指標(biāo)?
計(jì)算機(jī)視覺界已經(jīng)集中在度量 mAP 上,來比較目標(biāo)檢測系統(tǒng)的性能。
2023-04-10 標(biāo)簽:MAP計(jì)算機(jī)視覺AUC 1377 0
收集NLP各種任務(wù)的數(shù)據(jù)集,加上任務(wù)描述和提示組裝成新的數(shù)據(jù)集,并使用這些數(shù)據(jù)微調(diào)預(yù)訓(xùn)練的大型語言模型。包括指令微調(diào)和有監(jiān)督微調(diào)。
2023-04-07 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集nlpChatGPT 1843 0
大型語言模型綜述全新出爐!從T5到GPT-4最全盤點(diǎn)
LLM 的涌現(xiàn)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(xiàn)的能力」,這是 LLM 與以前的 PLM 區(qū)分開來的最顯著特征之一。當(dāng)出現(xiàn)這種新的能...
基于GLM-6B對(duì)話模型的實(shí)體屬性抽取項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)解析
Zero-shot、One-shot以及Few-shot讓人傻傻分不清,讀了很多文章,也沒搞清楚他們的差別,究竟什么叫zero-shot,其在應(yīng)用過程中...
GPT-4發(fā)布后,你的NLP研究發(fā)生了怎樣的變化?
舉Parsing的例子主要是想說,Parsing領(lǐng)域的今天就是很多NLP子領(lǐng)域的明天。NLP很多dalao都是做Parsing起家,那他們?yōu)槭裁船F(xiàn)在不做...
本文主要以實(shí)驗(yàn)為主,探究以上影響 ICL 的因素。 實(shí)驗(yàn)設(shè)置 作者采用 12 個(gè)模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。我們包括 6 種語言模型(表 1),所有這些模型...
作為一種有效的策略,數(shù)據(jù)增強(qiáng) (data augmentation, DA) 緩解了深度學(xué)習(xí)技術(shù)可能失敗的數(shù)據(jù)稀缺情況。
2023-03-16 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺自然語言處理nlp 1094 0
淺析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之Transformer
transformer采用注意力機(jī)制,能夠識(shí)別各單詞之間的相關(guān)性,但對(duì)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(qū)別。因此,需要對(duì)...
2023-03-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)nlp 897 0
ChatGPT語言模型核心技術(shù)之Transformer
Transformer的主要優(yōu)點(diǎn)是它可以并行地處理輸入序列中的所有位置,因此在訓(xùn)練和推理時(shí)都有著很好的效率。此外,Transformer沒有使用循環(huán)結(jié)構(gòu)...
2023-03-08 標(biāo)簽:TransformernlpChatGPT 1158 0
基于不同量級(jí)預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的RoBERTa模型分析
NLP領(lǐng)域的研究目前由像RoBERTa等經(jīng)過數(shù)十億個(gè)字符的語料經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型匯主導(dǎo)。那么對(duì)于一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型,對(duì)于不同量級(jí)下的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠提取到的知識(shí)...
2023-03-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)nlp無監(jiān)督學(xué)習(xí) 2215 0
第三范式:基于預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning 的范式,如 BERT + finetuning 的 NLP 任務(wù),相比于第二范式,模型準(zhǔn)確度顯著提高...
2023-03-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型nlp 1091 0
關(guān)于ChatGPT八個(gè)技術(shù)問題的猜想
只要使用過ChatGPT,我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)它不是一個(gè)傳統(tǒng)意義上的人機(jī)對(duì)話系統(tǒng),實(shí)際是一個(gè)以自然語言為交互方式的通用語言處理平臺(tái)。2020年的GPT-3雖然擁...
2023-03-03 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)nlpChatGPT 701 0
如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署為例的優(yōu)化探索
摘要:SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表,在常見視覺任務(wù),如分類、檢測、分割都有非常出色的表現(xiàn)。雖然在相同計(jì)算量的模型指標(biāo)上,S...
2023-03-03 標(biāo)簽:gpu模型Transformer 1216 0
一個(gè)給NLP領(lǐng)域帶來革新的預(yù)訓(xùn)練語言大模型Bert
之前的文章和大家詳細(xì)的介紹了靜態(tài)的詞向量表示word2vec理論加實(shí)戰(zhàn),但是word2vec存在一個(gè)很大的問題,由于是靜態(tài)詞向量所以無法表示一詞多義,對(duì)...
2023-02-28 標(biāo)簽:GPTELMOSTransformer 8.4萬 0
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個(gè)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(fā)現(xiàn)我寫得還不如 ChatGPT
2023-02-28 標(biāo)簽:生成器數(shù)據(jù)集GPT 1360 0
數(shù)據(jù)科學(xué)家必會(huì)的六大NLP技術(shù)!
關(guān)鍵字提取,有時(shí)又稱之為關(guān)鍵字檢測或關(guān)鍵字分析,這是一種文本分析的 NLP 技術(shù)。這種技術(shù)的主要目的是自動(dòng)地從文本的正文中提取出現(xiàn)頻率最高的單詞與詞組。...
2023-02-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 2006 0
在自然語言處理界,**模式匹配**可以說是最常用的技術(shù)。甚至可以說,將NLP技術(shù)作為真實(shí)生產(chǎn)力的項(xiàng)目都少不了 **模式匹配** 。
NLP 任務(wù)中,數(shù)據(jù)類別不均衡問題應(yīng)該是一個(gè)極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個(gè)問題,花了些時(shí)間梳理并實(shí)踐了下類別不均衡問題的解決方式,主要...
2023-02-23 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)代碼nlp 857 0
視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理這兩個(gè)研究領(lǐng)域之間形成的交叉領(lǐng)域,旨在賦予 AI 系統(tǒng)從多模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)...
2023-02-23 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺nlp 1298 0
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