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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...
注意力机制越发频繁的出现在文献中,因此对注意力机制的学习、掌握与应用显得十分重要。本文便对注意力机制做了较为全面的综述。
基于#2和#3,我们会在测试集上做测试,并报告测试集上的准确率;只提供了#1和#2的队伍,验证集上的成绩依然可以被显示出来,但会被标记为未验证。
如何利用20万条客户咨询消息,打造一款功能定制化的自动聊天应答机器人?
集群与意图:这里需要对这两个概念作一个区分。集群是一组具有相似语义的句子。比如可以确定10个句子,内容似乎都是关于购买房产的。但是因为这是一种无监督的机...
Transformer一统江湖:自然语言处理三大特征抽取器比较
上面这几个特点请记清,一个特征抽取器是否适配问题领域的特点,有时候决定了它的成败,而很多模型改进的方向,其实就是改造得使得它更匹配领域问题的特性。这也是...
2019-02-04 标签:Transformer自然语言nlp 2772 0
AI 很火,但是 AI 的门槛也很高,普通的开发者想要搭上这波 AI 红利依然困难。近期,人工智能公司推出了新一代智能 Bot 开放平台,它整合了小i机...
2018年见证了 NLP 许多新的应用发展。Elvis Saravia 是计算语言学专家,也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。
展示几种最先进的通用句子嵌入编码器,特别是在迁移学习任务的少量数据上与 Word embedding 模型相比的情况下,它们往往会给出令人惊讶的良好性能。
这么做有几个好处,首先,如果手头任务 C 的训练集合数据量较少的话,现阶段的好用的 CNN 比如 Resnet/Densenet/Inception 等...
方向是自然语言处理的同学们有福啦,为了跟踪自然语言处理(NLP)的进展,有大量仁人志士在 Github 上维护了一个名为 NLP-Progress 的库...
预训练(Pre-training)的成本是相当昂贵的(需要4到16个Cloud TPU训练4天),但是对于每种语言来说都只需训练一次(目前的模型仅限英语...
NLP领域取得最重大突破!BERT模型开启了NLP的新时代!
BERT 提出一种新的预训练目标:遮蔽语言模型(masked language model,MLM),来克服上文提到的单向性局限。MLM 的灵感来自 C...
自然语言处理(NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。随着深度学习在图...
用NLP技术分析了一位出名却也具有争议的嘻哈歌手——Drake创作的歌词
有两种将 LDA 模型进行可视化的方法。第一个是通过写一个函数,输出为每个主题中最突出的单词。这个结果似乎很有意思,但它只能提供了少量的信息。例如下图中...
曾经被视为科幻的场景现在变为了现实,但为了维持真正的人机关系,机器必须能够与人进行更直观、理解上下文和自然的对话--这仍然是一个挑战。我致力于研究NLP...
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