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GPT分区:全称为Globally Unique Identifier Partition Table,也叫做GUID分区表,它是UEFI 规范的一部分。
文章:332个 浏览:15429次 帖子:16个
之前的文章和大家详细的介绍了静态的词向量表示word2vec理论加实战,但是word2vec存在一个很大的问题,由于是静态词向量所以无法表示一词多义,对...
2023-02-28 标签:GPTELMOSTransformer 6.7万 0
Language Model Reasoning是什么意思?
那么,前面总是提到推理 (Reasoning) 这个词,什么是推理?我尝试用自己的语言来解释“推理”的含义,最后发现我写得还不如 ChatGPT
ChatGPT 是在 GPT-3.5 系列模型的基础上微调而来的,我们看到很多研究也在紧随其后紧追慢赶,但是,与 ChatGPT 相比,他们的新研究效果...
GPT 是 Decooding 模型的一种变体,没有 Encoder 模块,没有交叉多头注意力模块,使用 GeLU 作为激活函数。
支持Python和Java的BigCode开源轻量级语言模型
BigCode 是一个开放的科学合作组织,致力于开发大型语言模型。近日他们开源了一个名为 SantaCoder 的语言模型,该模型拥有 11 亿个参数
2023-01-17 标签:JAVA语言javascriptpython 965 0
信息提取(Information Extraction,IE)需要提取句子中的实体、关系、事件等,其不同的任务具有多样的抽取目标和异质的机构,因此,传统...
最牛逼的还是属于程序编写方面,ChatGPT在各个编程语言上面都挺在行的(尝试了下Python, Perl, Tcl都挺不错的),可以说是一个各个语言都...
通过人工标注等方式,使用监督学习的模式对GPT3模型(对这个是chatGPT模型的base)进行初步训练(有监督微调,SFT),从而得到一个初步能够理解...
基于VQVAE的长文本生成 利用离散code来建模文本篇章结构的方法
写在前面 近年来,多个大规模预训练语言模型 GPT、BART、T5 等被提出,这些预训练模型在自动文摘等多个文本生成任务上显著优于非预训练语言模型。但对...
随着BERT、GPT等预训练模型取得成功,预训-微调范式已经被运用在自然语言处理、计算机视觉、多模态语言模型等多种场景,越来越多的预训练模型取得了优异的效果。
人们很容易用文字来描述类别的视觉特征,并利用这些文字描述来辅助感知,用于分类检测等各种感知任务。
虽然GPT-3没有开源,却已经有人在复刻GPT系列的模型了。 例如,慕尼黑工业大学的Connor Leahy,此前用200个小时、6000RMB,复现了...
专家解读GPT 2.0 VS BERT!GPT 2.0到底做了什么
在谈GPT 2.0之前,先回顾下它哥GPT 1.0,这个之前我在介绍Bert模型的时候介绍过,过程参考上图,简述如下:GPT 1.0采取预训练+Fine...
GPT2.0究竟是做什么的?有哪些优势和不足?未来发展趋势如何?
在谈GPT 2.0之前,先回顾下它哥GPT 1.0,这个之前我在介绍Bert模型的时候介绍过,过程参考上图,简述如下:GPT 1.0采取预训练+Fine...
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