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标签 > 语言模型
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无监督问题分解,将原问题分解为多个相对简单的子问题。这里需要训练一个分解模型,用于将复杂问题分解成多个子问题。
计算符号的表示。针对数学和物理中的公式,我们发现不管用文本类输入(如,t_0)还是用latex输入(如, )都不影响GPT-4的理解。为了统一,我们都...
CarperAI 是EleutherAI研究小组的一个新实验室,其任务是“通过强化学习提高大型语言模型 (LLM) 的性能和安全性。” CarperAI...
有的工作尝试引出中间推理步骤,通过将复杂问题显示分解为多个子问题,从而以分而治之的方式来解决。
ChatGPT的强大能力是显而易见的,但对于人工智能领域不太熟悉的人,对这种黑盒的技术仍然会担忧或者不信任。恐惧通常来自于不了解,因此本文将为大家全面剖...
每个单词都依赖于输入文本与之前生成的单词。自回归生成模型只建模了前向的单词依赖关系,依次生成的结构也使得自回归模型难以并行化。目前大部分预训练生成模型均...
知识管理涉及到用于在组织中捕获、存储和共享知识的流程和技术。在聊天机器人设计的背景下,知识管理可以帮助确保聊天机器人能够访问广泛的相关信息,并可以为用户...
现代计算机视觉和自然语言模型在能力越来越强大的同时,模型尺寸也随之显著增大。由于当前进行一次单模态模型的预训练既耗费资源又昂贵,因此端到端视觉语言预训练...
为训练该稠密检索模型,已有方法通常基于一对比学习训练目标,即拉近语义一致的Query和Document的表示(Positive),并推远语义无关的Doc...
LLaMA论文研读:小参数+大数据的开放、高效基础语言模型阅读笔记
这些努力都是基于这样的假设:更多的参数会带来更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在给定的计算预算下,最好的性能不是由最大的...
Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后,各路预训练语言模型如同雨后春...
解读ChatGPT背后的技术重点:RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗
我们先来看看基于语言模型的会话代理的全景。ChatGPT 并非首创,事实上很多组织在 OpenAI 之前就发布了自己的语言模型对话代理 (dialog ...
有趣的是,2014 年,由 Goodfellow 等人提出的生成对抗网络(GAN),在生成任务中并没有大放异彩,正当大家以为 GAN 在生成方面已经不行...
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