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標簽 > 語言模型
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誠然,專有模型很方便,“開箱即用”。但是,當務之急是投資于開源的 LLM,既要幫助建立它們,又要將它們用于研究。我很樂觀地認為,它們將被廣泛采用,就像開...
隨著大規模預訓練語言模型(LLM)能力的不斷提升,in-context learning(ICL)逐漸成為自然語言處理領域一個新的范式。
基礎 LLM 基本信息表,GPT-style 表示 decoder-only 的自回歸語言模型,T5-style 表示 encoder-decoder ...
同樣的,使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區中的代表性同樣不足。例如,雖然我們可以觀察到隸屬于非洲大學的作者數量在頂級機器學習(ML)和NLP...
后ChatGPT時代NLP的下一個方向:增強式大規模語言模型
Visual ChatGPT 是一種智能交互系統,它將不同的視覺基礎模型與 ChatGPT 相結合,使得用戶可以通過發送語言和圖像與 AI 系統進行交互...
我們每分配一個任務,Auto-GPT 都會給出一個相應的解決計劃。比如,需要瀏覽互聯網或使用新數據,它便會調整其策略,直到任務完成。這就像擁有一個能處理...
本節目標是通過OpenAI系列論文閱讀細窺ChatGPT的主要原理,其先進的工作脈絡可以概括為下圖。從依賴往上追溯需要了解Codex 和 instruc...
In-context learning如何工作?斯坦福學者用貝葉斯方法解開其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構建模型,而無需為每個任務微調和存儲新參數。它通常只需要很少的訓練示例就可以使模型正常工作,而...
哈工大南洋理工提出全球首個「多模態DeepFake檢測定位」模型:讓AIGC偽造無處可藏
具體而言,在多模態媒體篡改中,各類新聞報道的圖片中重要人物的人臉(如圖 1 中法國總統人臉)被替換,文字中關鍵短語或者單詞被篡改(如圖 1 中正面短語「...
首先,我們需要了解如何根據參數量估計模型大致所需的 RAM,這在實踐中有很重要的參考意義。我們需要通過估算設置 batch_size,設置模型精度,選擇...
進一步,本文研究了在更依賴 KG 的知識庫問答任務中如何利用 PLM。已有研究通常割裂地建模檢索-推理兩階段,先從大規模知識圖譜上檢索問題相關的小子圖,...
Bloom是個多語言模型,由于需要兼容多語言,所以詞表有25w之多,在中文領域中,大部分詞表并不會被用到。我們通過刪減冗余的詞表,從多語言模型中提取常用...
LLM 的涌現能力被正式定義為「在小型模型中不存在但在大型模型中出現的能力」,這是 LLM 與以前的 PLM 區分開來的最顯著特征之一。當出現這種新的能...
重新審視Prompt優化問題,預測偏差讓語言模型上下文學習更強
Prompt tuning 的關鍵思想是將任務特定的 embedding 注入隱藏層,然后使用基于梯度的優化來調整這些 embeddings。然而,這些...
2023-04-03 標簽:語言模型 567 0
OpenAI 的解決方案是用第三方插件作為橋梁,讓 AI 在較安全的環境下「看」外界數據。昨天該機構開放了第一批 ChatGPT 插件名單。這批插件由 ...
語言模型性能評估必備下游數據集:ZeroCLUE/FewCLUE與Chinese_WPLC數據集
零樣本學習是AI識別方法之一。簡單來說就是識別從未見過的數據類別,即訓練的分類器不僅僅能夠識別出訓練集中已有的數據類別, 還可以對于來自未見過的類別的數...
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