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TurboTransformers算是比较早期指出输入变长需要新的Batching方法的论文。在2020年上半年，我开始思考如何把变长输入Batchin...
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 766 0
近年来，我们听说了很多关于Transformers的事情，并且在过去的几年里，它们已经在NLP领域取得了巨大成功。Transformers是一种使用注意...
自然语言处理（NLP）的五个层次： 词法分析（Lexical Analysis）： 词法分析是NLP的第一步，它涉及将文本分解为基本单位，通常是单词或标...
OpenAI所选择的路径就是：「Turn compute into alignment」，通过计算的量变产生智能的质变。计算需要数据、算力、模型框架的共...
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 763 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...
In-Context-Learning在更大的语言模型上表现不同
最近，在语言模型领域取得了巨大的进展，部分是因为它们可以通过In-Context- Learning ( ICL)来完 成各种复杂的任务。
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...
引言 距离上次的长篇大论，已经过去了半年有余。这段时间，对于AI业界甚至整个世界，都是惊心动魄的。在这段时间里，最令人印象深刻的大事莫过于ChatGPT...
对于先行者来说，范式转变可能是很显然的。然而，出于科学的严谨性， 我们确实需要非常明确的理由来说明为什么人们应该转向大型语言模型，即使这些模型昂贵、难以...
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类...
词性标注：Part-of-speech(POS)，将词在句子中扮演的角色进行标注，如动词、名词等。因为一词多义的存在，这个过程也存在歧义性。具体的tag...
2022-10-06 标签：nlp 690 0
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机对人类语言的理解和生成。随...
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**
在 2018 年至 2022 年期间，NLP、CV 和通用机器学习领域有大量关于分布偏移/对抗鲁棒性/组合生成的研究，人们发现当测试集分布与训练分布不同...
本文对比了多种基线方法，包括无监督域自适应的传统方法（如Pseudo-labeling和对抗训练）、基于检索的LM方法（如REALM和RAG）和情境学习...
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）作为人工智能（AI）领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类自...
WeLM是一个百亿级别的中文模型，能够在零样本以及少样本的情境下完成包括对话-采访、阅读理解、翻译、改写、续写、多语言阅读理解在内的多种NLP任务，并具...
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