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标签 > 语言模型
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诚然,专有模型很方便,“开箱即用”。但是,当务之急是投资于开源的 LLM,既要帮助建立它们,又要将它们用于研究。我很乐观地认为,它们将被广泛采用,就像开...
随着大规模预训练语言模型(LLM)能力的不断提升,in-context learning(ICL)逐渐成为自然语言处理领域一个新的范式。
基础 LLM 基本信息表,GPT-style 表示 decoder-only 的自回归语言模型,T5-style 表示 encoder-decoder ...
同样的,使用这些低资源语言的研究人员在ML和NLP社区中的代表性同样不足。例如,虽然我们可以观察到隶属于非洲大学的作者数量在顶级机器学习(ML)和NLP...
后ChatGPT时代NLP的下一个方向:增强式大规模语言模型
Visual ChatGPT 是一种智能交互系统,它将不同的视觉基础模型与 ChatGPT 相结合,使得用户可以通过发送语言和图像与 AI 系统进行交互...
我们每分配一个任务,Auto-GPT 都会给出一个相应的解决计划。比如,需要浏览互联网或使用新数据,它便会调整其策略,直到任务完成。这就像拥有一个能处理...
本节目标是通过OpenAI系列论文阅读细窥ChatGPT的主要原理,其先进的工作脉络可以概括为下图。从依赖往上追溯需要了解Codex 和 instruc...
In-context learning如何工作?斯坦福学者用贝叶斯方法解开其奥秘
In-context learning允许用户为新用例快速构建模型,而无需为每个任务微调和存储新参数。它通常只需要很少的训练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个「多模态DeepFake检测定位」模型:让AIGC伪造无处可藏
具体而言,在多模态媒体篡改中,各类新闻报道的图片中重要人物的人脸(如图 1 中法国总统人脸)被替换,文字中关键短语或者单词被篡改(如图 1 中正面短语「...
首先,我们需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的 RAM,这在实践中有很重要的参考意义。我们需要通过估算设置 batch_size,设置模型精度,选择...
进一步,本文研究了在更依赖 KG 的知识库问答任务中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模检索-推理两阶段,先从大规模知识图谱上检索问题相关的小子图,...
Bloom是个多语言模型,由于需要兼容多语言,所以词表有25w之多,在中文领域中,大部分词表并不会被用到。我们通过删减冗余的词表,从多语言模型中提取常用...
LLM 的涌现能力被正式定义为「在小型模型中不存在但在大型模型中出现的能力」,这是 LLM 与以前的 PLM 区分开来的最显著特征之一。当出现这种新的能...
重新审视Prompt优化问题,预测偏差让语言模型上下文学习更强
Prompt tuning 的关键思想是将任务特定的 embedding 注入隐藏层,然后使用基于梯度的优化来调整这些 embeddings。然而,这些...
2023-04-03 标签:语言模型 570 0
OpenAI 的解决方案是用第三方插件作为桥梁,让 AI 在较安全的环境下「看」外界数据。昨天该机构开放了第一批 ChatGPT 插件名单。这批插件由 ...
语言模型性能评估必备下游数据集:ZeroCLUE/FewCLUE与Chinese_WPLC数据集
零样本学习是AI识别方法之一。简单来说就是识别从未见过的数据类别,即训练的分类器不仅仅能够识别出训练集中已有的数据类别, 还可以对于来自未见过的类别的数...
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