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標(biāo)簽 > 語言模型
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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(xué)的作者數(shù)量在頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和NLP...
后ChatGPT時(shí)代NLP的下一個(gè)方向:增強(qiáng)式大規(guī)模語言模型
Visual ChatGPT 是一種智能交互系統(tǒng),它將不同的視覺基礎(chǔ)模型與 ChatGPT 相結(jié)合,使得用戶可以通過發(fā)送語言和圖像與 AI 系統(tǒng)進(jìn)行交互...
2023-04-20 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集ChatGPT 1.2k 0
我們每分配一個(gè)任務(wù),Auto-GPT 都會(huì)給出一個(gè)相應(yīng)的解決計(jì)劃。比如,需要瀏覽互聯(lián)網(wǎng)或使用新數(shù)據(jù),它便會(huì)調(diào)整其策略,直到任務(wù)完成。這就像擁有一個(gè)能處理...
本節(jié)目標(biāo)是通過OpenAI系列論文閱讀細(xì)窺ChatGPT的主要原理,其先進(jìn)的工作脈絡(luò)可以概括為下圖。從依賴往上追溯需要了解Codex 和 instruc...
2023-04-11 標(biāo)簽:語言模型深度學(xué)習(xí)ChatGPT 2.4k 0
In-context learning如何工作?斯坦福學(xué)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(gòu)建模型,而無需為每個(gè)任務(wù)微調(diào)和存儲(chǔ)新參數(shù)。它通常只需要很少的訓(xùn)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(gè)「多模態(tài)DeepFake檢測(cè)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(bào)道的圖片中重要人物的人臉(如圖 1 中法國總統(tǒng)人臉)被替換,文字中關(guān)鍵短語或者單詞被篡改(如圖 1 中正面短語「...
2023-04-11 標(biāo)簽:互聯(lián)網(wǎng)語言模型圖像檢測(cè) 1.6k 0
有哪些省內(nèi)存的大語言模型訓(xùn)練/微調(diào)/推理方法?
首先,我們需要了解如何根據(jù)參數(shù)量估計(jì)模型大致所需的 RAM,這在實(shí)踐中有很重要的參考意義。我們需要通過估算設(shè)置 batch_size,設(shè)置模型精度,選擇...
基于預(yù)訓(xùn)練語言模型設(shè)計(jì)了一套統(tǒng)一的模型架構(gòu)
進(jìn)一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識(shí)庫問答任務(wù)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(shí)圖譜上檢索問題相關(guān)的小子圖,...
2023-04-07 標(biāo)簽:PLM語言模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
Bloom是個(gè)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(lǐng)域中,大部分詞表并不會(huì)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...
2023-04-07 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集Firefly 7.9k 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...
重新審視Prompt優(yōu)化問題,預(yù)測(cè)偏差讓語言模型上下文學(xué)習(xí)更強(qiáng)
Prompt tuning 的關(guān)鍵思想是將任務(wù)特定的 embedding 注入隱藏層,然后使用基于梯度的優(yōu)化來調(diào)整這些 embeddings。然而,這些...
2023-04-03 標(biāo)簽:語言模型 913 0
ChatGPT開始聯(lián)網(wǎng),最后的封印解除了
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(shù)據(jù)。昨天該機(jī)構(gòu)開放了第一批 ChatGPT 插件名單。這批插件由 ...
語言模型性能評(píng)估必備下游數(shù)據(jù)集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數(shù)據(jù)集
零樣本學(xué)習(xí)是AI識(shí)別方法之一。簡單來說就是識(shí)別從未見過的數(shù)據(jù)類別,即訓(xùn)練的分類器不僅僅能夠識(shí)別出訓(xùn)練集中已有的數(shù)據(jù)類別, 還可以對(duì)于來自未見過的類別的數(shù)...
2023-03-27 標(biāo)簽:分類器語言模型數(shù)據(jù)集 2.5k 0
Recursive prompting增強(qiáng)語言模型方案
無監(jiān)督問題分解,將原問題分解為多個(gè)相對(duì)簡單的子問題。這里需要訓(xùn)練一個(gè)分解模型,用于將復(fù)雜問題分解成多個(gè)子問題。
2023-03-23 標(biāo)簽:語言模型無監(jiān)督學(xué)習(xí) 531 0
語言模型GPT-4在北京高考題目上的測(cè)試結(jié)果
計(jì)算符號(hào)的表示。針對(duì)數(shù)學(xué)和物理中的公式,我們發(fā)現(xiàn)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(tǒng)一,我們都...
CarperAI 是EleutherAI研究小組的一個(gè)新實(shí)驗(yàn)室,其任務(wù)是“通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(zhuǎn)化為SQL語句?
有的工作嘗試引出中間推理步驟,通過將復(fù)雜問題顯示分解為多個(gè)子問題,從而以分而治之的方式來解決。
ChatGPT的強(qiáng)大能力是顯而易見的,但對(duì)于人工智能領(lǐng)域不太熟悉的人,對(duì)這種黑盒的技術(shù)仍然會(huì)擔(dān)憂或者不信任??謶滞ǔ碜杂诓涣私猓虼吮疚膶榇蠹胰嫫?..
ELMER: 高效強(qiáng)大的非自回歸預(yù)訓(xùn)練文本生成模型
每個(gè)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(guān)系,依次生成的結(jié)構(gòu)也使得自回歸模型難以并行化。目前大部分預(yù)訓(xùn)練生成模型均...
大型語言模型能識(shí)別、總結(jié)、翻譯、預(yù)測(cè)和生成文本及其他內(nèi)容。
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