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自然語言處理（ Natural Language Processing， NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
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自然語言處理(Natural Language Processing)是一種人工智能技術，它是研究自然語言與計算機之間的交互和通信的一門學科。自然語...
自然語言處理的優(yōu)缺點有哪些 自然語言處理包括哪些內容
自然語言處理（Natural Language Processing）是一種人工智能的技術及領域，它致力于讓計算機理解及處理人類語言。它可以幫助計算機對...
主要的人機交互方式是什么 人機交互和人工智能區(qū)別是什么
人機交互（Human-Computer Interaction，HCI）是研究人與計算機之間的相互作用和交互的學科領域。它關注設計和開發(fā)用戶友好的界面和...
2023-08-23 標簽：人機交互手勢識別計算機系統(tǒng) 1.1萬 0
Transformer來源于自然語言處理領域，首先被應用于機器翻譯。后來，大家發(fā)現(xiàn)它在計算機視覺領域效果也很不錯，而且在各大排行榜上碾壓CNN網絡。
2023-08-22 標簽：機器翻譯Transformer自然語言處理 911 0
人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一項前沿技術，正以驚人的速度改變著我們的世界。隨著深度學習、機器學習和自然語言處理等...
使用Koordinator支持異構資源管理和任務調度場景的實踐經驗
Koordinator 是阿里云基于過去我們建設的統(tǒng)一調度系統(tǒng)中積累的技術和實踐經驗，對外開源了新一代的調度系統(tǒng)。
大型語言模型的出現(xiàn)極大地推動了自然語言處理領域的進步，但同時也存在一些局限性，比如模型可能會產生看似合理但實際上是錯誤或虛假的內容，這一現(xiàn)象被稱為幻覺（...
2023-08-15 標簽：解碼器數(shù)據(jù)語言模型 1776 0
在當今數(shù)字化時代，文本數(shù)據(jù)已成為人類活動的主要載體，無處不在的信息交流塑造著我們的社會、經濟和文化。而正是這些海量的文本數(shù)據(jù)，為大型模型的訓練和應用提供...
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)一般包括以下內容： 語音識別(Speech Recognition)：將...
清華等開源「工具學習基準」ToolBench，微調模型ToolLLaMA性能超越ChatGPT
最近，清華大學自然語言處理實驗室等支持的開源社區(qū)OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）發(fā)布了ToolBench項目，...
PyTorch教程-16.6. 針對序列級和令牌級應用程序微調 BERT
16.6. 針對序列級和令牌級應用程序微調 BERT? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open ...
PEFT 技術旨在通過最小化微調參數(shù)的數(shù)量和計算復雜度，來提高預訓練模型在新任務上的性能，從而緩解大型預訓練模型的訓練成本。這樣一來，即使計算資源受限，...
面向計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、類機器人等領域量身打造了基于“達芬奇（DaVinci）架構”的昇騰（Ascend）AI處理器，開啟了智能之旅。
隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經驗數(shù)據(jù)，人們發(fā)現(xiàn)大模型呈現(xiàn)出很多與以往統(tǒng)計學習模型、深度學習模型、甚至預訓練小模型不同的特性，耳熟能詳?shù)娜鏔ew/Zer...
中國研究人員提出StructGPT，提高LLM對結構化數(shù)據(jù)的零樣本推理能力
盡管結構化數(shù)據(jù)的體量往往非常巨大，但不可能容納輸入提示中的所有數(shù)據(jù)記錄（例如，ChatGPT 的最大上下文長度為 4096）。將結構化數(shù)據(jù)線性化為 LL...
2023-05-24 標簽：數(shù)據(jù)管理自然語言處理知識圖譜 3540 0
如果自己是一個大模型的小白，第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會作何感想？假如再往深里入門，又看到 BERT、BART、RoB...
深層神經網絡的迅速發(fā)展應用致使語音識別錯誤率上較傳統(tǒng)語音識別方法錯誤率減少30%(20年來最大降幅),同時也大幅削減了圖像識別的錯誤率，自2011年以來...
2023-05-15 標簽：神經網絡云計算數(shù)據(jù)集 1293 0
Instruct-UIE 統(tǒng)一了信息抽取任務訓練方法，可以融合不同類型任務以及不同的標注規(guī)范，統(tǒng)一進行訓練。針對新的任務需求，僅需要少量的數(shù)據(jù)進行增量式...
另一方面，根據(jù)Moors等人[8],人類的感覺和行動傾向是情緒的兩個重要組成部分，并在很大程度上為目標情緒的產生提供了潛在的因果線索。為此，社會交互CS...
2023-04-23 標簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 1226 0
同樣的，使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區(qū)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(shù)量在頂級機器學習（ML）和NLP...
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