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對于每個詞只能有一個固定的向量表示，今天我們來介紹一個給NLP領域帶來革新的預訓練語言大模型Bert，對比word2vec和Glove詞向量模型，Ber...
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是計算機科學和人工智能領域的一個重要分支，它致力于使計算機能夠理解和處...
當然了，和往常的文章一樣，我不會復述這一篇文章，而是聊聊里面的一些關鍵點和一些有意思的內容，拿出來和大家討論一下。
首先我們對比自然語言處理和圖像處理：NLP 最基本的數據元素是單詞，每個單詞有一定的含義，可能指代某個實體；
在人工智能的廣闊領域中，自然語言處理（NLP）技術作為連接人類語言與機器智能的橋梁，正逐漸滲透到我們日常生活的方方面面，其中機器人技術便是一個尤為突出的...
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）作為計算機科學與人工智能領域中的一個重要分支，其目標是讓計算機能夠理解、...
舉Parsing的例子主要是想說，Parsing領域的今天就是很多NLP子領域的明天。NLP很多dalao都是做Parsing起家，那他們為什么現在不做...
作為一種有效的策略，數據增強 (data augmentation, DA) 緩解了深度學習技術可能失敗的數據稀缺情況。
本文對比了多種基線方法，包括無監督域自適應的傳統方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習...
第三范式：基于預訓練模型 + finetuning 的范式，如 BERT + finetuning 的 NLP 任務，相比于第二范式，模型準確度顯著提高...
消除早期語言模型的局限性，特別是在預訓練中表現出的單向性。這些限制了可用于預訓練的架構選擇，以及微調的方法。例如，OpenAI的GPT v1使用從左到右...
In-Context-Learning在更大的語言模型上表現不同
最近，在語言模型領域取得了巨大的進展，部分是因為它們可以通過In-Context- Learning ( ICL)來完 成各種復雜的任務。
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年，我開始思考如何把變長輸入Batchin...
RoBERTa 架構的 BigBird 模型現已集成入 transformers 中。本文的目的是讓讀者 深入 了解 BigBird 的實現，并讓讀者能...
2023-11-29 標簽：gpu算法Transformer 1.4k 0
神經語言編程（NLP）和自然語言處理（NLP）之間的區別： 定義： 神經語言編程（NLP）：NLP是一種心理學方法，旨在幫助人們更好地理解和控制自己的思...
在自然語言處理界，**模式匹配**可以說是最常用的技術。甚至可以說，將NLP技術作為真實生產力的項目都少不了 **模式匹配**
OpenAI所選擇的路徑就是：「Turn compute into alignment」，通過計算的量變產生智能的質變。計算需要數據、算力、模型框架的共...
TensorCore改進的方向就是針對矩陣乘法（GEMM，General Matrix Mulitiplicaiton）運算進行優化。
2022-12-29 標簽：神經網絡tensorflownlp 1.3k 0
最近，人們對大型語言模型所展示的強大能力（例如思維鏈 ^[2]^ 、便簽本 ^[3]^ ）產生了極大的興趣，并開展了許多工作。我們將之統稱為大模型的突現...
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