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標簽 > 語言模型
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有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆襲大模型
如果給語言模型生成一些 prompting,它還向人們展示了其解決復雜任務的能力。標準 prompting 方法,即為使用少樣本的問答對或零樣本的指令的...
sparse retrieval:傳統(tǒng)的基于字或基于詞去建立倒排索引,同時基于此去構建很多查詢理解的一系列的能力,包括一些文本相關性排序等;
Abstract Intro ? 盡管基于預訓練的語言模型的摘要取得了成功,但一個尚未解決的問題是生成的摘要并不總是忠實于輸入文檔。造成不忠實問題的原因...
我們發(fā)現prompt,再給定不同的template時可以生成不同方面的positive pair,且避免embedding bias。
2022-10-25 標簽:語言模型 904 0
數據的標簽錯誤隨處可見,如何在噪聲數據集上學習到一個好的分類器,是很多研究者探索的話題。在 Learning With Noisy Labels 這個大...
上面收的引入知識庫+KNN的方法,緩解了模型參數需要強記憶訓練樣本的問題。此外,文中還通過KNN檢索結果來指導模型的學習過程。
因為直接對原是文本進行數據增強,很難保證維持原始的文本語義,因此可以通過在語義空間上進行隱式數據增強,簡單列出幾種方法:
基于OpenAI的GPT-2的語言模型ProtGPT2可生成新的蛋白質序列
人類語言與蛋白質有很多共同點,至少在計算建模方面。這使得研究團隊將自然語言處理(NLP)的新方法應用于蛋白質設計。其中,德國Bayreuth大學Birt...
圖文多模態(tài)領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等,目前的學術設定難度尚可。但是, 一旦知...
在文本理解任務(Natural Language Understanding)上,預訓練模型已經取得了質的飛躍,語言模型預訓練+下游任務fine-tun...
2022-08-30 標簽:語言模型機器翻譯Transformer 1011 0
當初筆者進入 NLP 的大門,就是相信:由于語言強大的表達能力以及語言模型強大的建模能力,Reasoning 一定就在不久的將來!可惜實際情況卻是
今天給大家?guī)硪黄狪JCAI2022浙大和阿里聯合出品的采用對比學習的字典描述知識增強的預訓練語言模型-DictBERT,全名為《Dictionary ...
除了AI業(yè)內關心他們如何支持語料稀缺的冷門語言,以及如何在BLEU基準測試上提高7個點以外。也有來自西非的網友認為,語言障礙正是全球互聯網用戶數量進一步...
文本生成是自然語言處理中一個重要的研究領域,具有廣闊的應用前景。國內外已經有諸如Automated Insights、Narrative Science...
隨著預訓練語言模型(PLMs)的不斷發(fā)展,各種NLP任務設置上都取得了不俗的性能。盡管PLMs可以從大量語料庫中學習一定的知識,但仍舊存在很多問題,如知...
2022-04-02 標簽:語言模型 9660 0
隨著 Prompting 技術的大火,我們一直在思考,Prompt 究竟能夠帶來什么?我們都說,Prompt 本質上是一種激發(fā)語言模型中知識的手段。因此...
雖然GPT-3沒有開源,卻已經有人在復刻GPT系列的模型了。 例如,慕尼黑工業(yè)大學的Connor Leahy,此前用200個小時、6000RMB,復現了...
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