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標簽 > 語言模型
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基礎 LLM 基本信息表,GPT-style 表示 decoder-only 的自回歸語言模型,T5-style 表示 encoder-decoder ...
同樣的,使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區(qū)中的代表性同樣不足。例如,雖然我們可以觀察到隸屬于非洲大學的作者數量在頂級機器學習(ML)和NLP...
后ChatGPT時代NLP的下一個方向:增強式大規(guī)模語言模型
Visual ChatGPT 是一種智能交互系統,它將不同的視覺基礎模型與 ChatGPT 相結合,使得用戶可以通過發(fā)送語言和圖像與 AI 系統進行交互...
我們每分配一個任務,Auto-GPT 都會給出一個相應的解決計劃。比如,需要瀏覽互聯網或使用新數據,它便會調整其策略,直到任務完成。這就像擁有一個能處理...
本節(jié)目標是通過OpenAI系列論文閱讀細窺ChatGPT的主要原理,其先進的工作脈絡可以概括為下圖。從依賴往上追溯需要了解Codex 和 instruc...
In-context learning如何工作?斯坦福學者用貝葉斯方法解開其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構建模型,而無需為每個任務微調和存儲新參數。它通常只需要很少的訓練示例就可以使模型正常工作,而...
哈工大南洋理工提出全球首個「多模態(tài)DeepFake檢測定位」模型:讓AIGC偽造無處可藏
具體而言,在多模態(tài)媒體篡改中,各類新聞報道的圖片中重要人物的人臉(如圖 1 中法國總統人臉)被替換,文字中關鍵短語或者單詞被篡改(如圖 1 中正面短語「...
首先,我們需要了解如何根據參數量估計模型大致所需的 RAM,這在實踐中有很重要的參考意義。我們需要通過估算設置 batch_size,設置模型精度,選擇...
進一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規(guī)模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖,...
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
LLM 的涌現能力被正式定義為「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。當出現這種新的能...
重新審視Prompt優(yōu)化問題,預測偏差讓語言模型上下文學習更強
Prompt tuning 的關鍵思想是將任務特定的 embedding 注入隱藏層,然后使用基于梯度的優(yōu)化來調整這些 embeddings。然而,這些...
2023-04-03 標簽:語言模型 932 0
OpenAI 的解決方案是用第三方插件作為橋梁,讓 AI 在較安全的環(huán)境下「看」外界數據。昨天該機構開放了第一批 ChatGPT 插件名單。這批插件由 ...
語言模型性能評估必備下游數據集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數據集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別, 還可以對于來自未見過的類別的數...
無監(jiān)督問題分解,將原問題分解為多個相對簡單的子問題。這里需要訓練一個分解模型,用于將復雜問題分解成多個子問題。
2023-03-23 標簽:語言模型無監(jiān)督學習 553 0
計算符號的表示。針對數學和物理中的公式,我們發(fā)現不管用文本類輸入(如,t_0)還是用latex輸入(如, )都不影響GPT-4的理解。為了統一,我們都...
CarperAI 是EleutherAI研究小組的一個新實驗室,其任務是“通過強化學習提高大型語言模型 (LLM) 的性能和安全性。” CarperAI...
如何利用大規(guī)模語言模型將自然語言問題轉化為SQL語句?
有的工作嘗試引出中間推理步驟,通過將復雜問題顯示分解為多個子問題,從而以分而治之的方式來解決。
ChatGPT的強大能力是顯而易見的,但對于人工智能領域不太熟悉的人,對這種黑盒的技術仍然會擔憂或者不信任??謶滞ǔ碜杂诓涣私猓虼吮疚膶榇蠹胰嫫?..
每個單詞都依賴于輸入文本與之前生成的單詞。自回歸生成模型只建模了前向的單詞依賴關系,依次生成的結構也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預訓練生成模型均...
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