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收集NLP各种任务的数据集,加上任务描述和提示组装成新的数据集,并使用这些数据微调预训练的大型语言模型。包括指令微调和有监督微调。
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...
Zero-shot、One-shot以及Few-shot让人傻傻分不清,读了很多文章,也没搞清楚他们的差别,究竟什么叫zero-shot,其在应用过程中...
举Parsing的例子主要是想说,Parsing领域的今天就是很多NLP子领域的明天。NLP很多dalao都是做Parsing起家,那他们为什么现在不做...
本文主要以实验为主,探究以上影响 ICL 的因素。 实验设置 作者采用 12 个模型进行了实验。我们包括 6 种语言模型(表 1),所有这些模型...
作为一种有效的策略,数据增强 (data augmentation, DA) 缓解了深度学习技术可能失败的数据稀缺情况。
transformer采用注意力机制,能够识别各单词之间的相关性,但对词序并没有要求。也就是说,在它看来,我爱你、我你爱,这两句话没有区别。因此,需要对...
Transformer的主要优点是它可以并行地处理输入序列中的所有位置,因此在训练和推理时都有着很好的效率。此外,Transformer没有使用循环结构...
2023-03-08 标签:TransformernlpChatGPT 836 0
NLP领域的研究目前由像RoBERTa等经过数十亿个字符的语料经过预训练的模型汇主导。那么对于一个预训练模型,对于不同量级下的预训练数据能够提取到的知识...
第三范式:基于预训练模型 + finetuning 的范式,如 BERT + finetuning 的 NLP 任务,相比于第二范式,模型准确度显著提高...
只要使用过ChatGPT,我们就会发现它不是一个传统意义上的人机对话系统,实际是一个以自然语言为交互方式的通用语言处理平台。2020年的GPT-3虽然拥...
如何让Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署为例的优化探索
摘要:SwinT是目前视觉transformer模型中的典型代表,在常见视觉任务,如分类、检测、分割都有非常出色的表现。虽然在相同计算量的模型指标上,S...
2023-03-03 标签:gpu模型Transformer 976 0
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
关键字提取,有时又称之为关键字检测或关键字分析,这是一种文本分析的 NLP 技术。这种技术的主要目的是自动地从文本的正文中提取出现频率最高的单词与词组。...
在自然语言处理界,**模式匹配**可以说是最常用的技术。甚至可以说,将NLP技术作为真实生产力的项目都少不了 **模式匹配** 。
视觉-语言 (Vision-Language, VL) 是计算机视觉和自然语言处理这两个研究领域之间形成的交叉领域,旨在赋予 AI 系统从多模态数据中学...
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