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一般讲解transformer都会以机器翻译任务为例子讲解,机器翻译任务是指将一种语言转换得到另一种语言,例如英语翻译为中文任务。
2023-02-09 标签:计算机视觉cnnTransformer 746 0
通常,基础模型的语言建模目标不足以让模型学会以有用的方式遵循用户的指令。模型创建者使用「指令微调 (Instruction Fine-Tuning,IF...
Prompt Tuning相比于Fine Tuning在哪些场景下表现更好?
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,...
面向产业和消费互联网的搜索本质都是一样的:用户有信息获取需求,同时有信息资源库,通过搜索引擎把两者桥接起来。
NLP 任务中,数据类别不均衡问题应该是一个极常见又头疼的的问题了。最近在工作中也是碰到这个问题,花了些时间梳理并实践了下类别不均衡问题的解决方式,...
在 Jina AI,我们的产品囊括了跨模态、多模态、神经搜索和生成式 AI,涵盖了未来 AI 应用的很大一部分。
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...
Bert 所作的事就是从大规模的上亿的文本预料中,随机地扣掉一部分字,形成上面例子的完形填空题型,不断地学习空格处到底该填写什么。
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...
TensorCore改进的方向就是针对矩阵乘法(GEMM,General Matrix Mulitiplicaiton)运算进行优化。
2022-12-29 标签:神经网络tensorflownlp 743 0
介绍几篇EMNLP'22的语言模型训练方法优化工作
来自:圆圆的算法笔记 今天给大家介绍3篇EMNLP 2022中语言模型训练方法优化的工作,这3篇工作分别是: 针对检索优化语言模型 :优化语言模型训练过...
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...
NLP一个重要的范式包括在通用领域数据上的大规模预训练和在特定任务或者领域上的微调。
「隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同学绕不过去的一个基础模型, 是一个生成式模型, 通过训练数据学习隐...
不同的语言表达可以通过强调某些部分从不同的角度来概念化同一事件。该论文调查了一个具有社会后果的案例:基于性别的暴力(GBV)的语言表达如何影响责任认知。
Visual recognition 模型通常只能预测一组固定的预先确定的目标类别,这限制了在现实世界的可扩展能力,因为对于新的视觉概念类别和新的任务领...
该论文的出发点是将端到端基于片段的(span-based)语义角色标注(SRL)转换为基于词的(word-based)图解析(graph parsing)任务。
首先我们对比自然语言处理和图像处理:NLP 最基本的数据元素是单词,每个单词有一定的含义,可能指代某个实体;
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