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nlp技術(shù)

如何通過多模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)增強(qiáng)句子特征學(xué)習(xí)

視覺作為人類感知體驗(yàn)的核心部分,已被證明在建立語言模型和提高各種NLP任務(wù)的性能方面是有效的。作者認(rèn)為視覺作為輔助語義信息可以進(jìn)一步促進(jìn)句子表征學(xué)習(xí)。

2022-09-21 標(biāo)簽:nlp 2.2k 0

大模型壓縮首篇綜述來啦

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模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉(zhuǎn)化為適合在受限移動(dòng)設(shè)備上存儲(chǔ)的緊湊版本。此外,它還可以優(yōu)化模型以實(shí)現(xiàn)更快的執(zhí)行速度和最小的延遲,或在這些目標(biāo)之間取得平衡。

2023-09-26 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集nlp 2.1k 0

ChatGPT的新能評(píng)估及優(yōu)缺點(diǎn)

因?yàn)槟P褪歉鶕?jù)人工標(biāo)注的輸入進(jìn)行訓(xùn)練的,所以評(píng)估的核心部分也基于人工輸入,即通過讓標(biāo)注者對(duì)模型輸出的質(zhì)量評(píng)分來進(jìn)行。為避免訓(xùn)練階段涉及的標(biāo)注者的判斷過擬...

2023-02-21 標(biāo)簽:nlpOpenAIChatGPT 2.1k 0

LlamaIndex:面向QA系統(tǒng)的全新文檔摘要索引

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添加關(guān)鍵字過濾器是增強(qiáng)檢索結(jié)果的一種方法。但這也帶來了一系列挑戰(zhàn)。我們需要手動(dòng)或通過 NLP 關(guān)鍵字提取/主題標(biāo)記模型為每個(gè)文檔充分確定合適的關(guān)鍵字。此...

2023-05-12 標(biāo)簽:代碼語言模型nlp 2.1k 0

Language Model Reasoning是什么意思?

那么,前面總是提到推理 (Reasoning) 這個(gè)詞,什么是推理?我嘗試用自己的語言來解釋“推理”的含義,最后發(fā)現(xiàn)我寫得還不如 ChatGPT

2023-02-28 標(biāo)簽:生成器數(shù)據(jù)集GPT 2k 0

基于統(tǒng)一語義匹配的通用信息抽取框架USM

信息提?。↖nformation Extraction,IE)需要提取句子中的實(shí)體、關(guān)系、事件等,其不同的任務(wù)具有多樣的抽取目標(biāo)和異質(zhì)的機(jī)構(gòu),因此,傳統(tǒng)...

2023-01-16 標(biāo)簽:USMGPTnlp 2k 0

機(jī)器翻譯研究進(jìn)展

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機(jī)器翻譯使用計(jì)算機(jī)將一種語言翻譯成另一種語言,具有低成本、高效率和高翻譯質(zhì)量等優(yōu)勢,在語音翻譯、同聲傳譯自動(dòng)化等許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 隨著雙語語料庫的...

2023-07-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)smt 1.9k 0

FoolNLTK:簡單好用的中文NLP工具包

FoolNLTK — 作者號(hào)稱“可能不是最快的開源中文分詞,但很可能是最準(zhǔn)的開源中文分詞”。 這個(gè)開源工具包基于 BiLSTM模型 訓(xùn)練而成,功能包含分...

2023-10-30 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析python工具包 1.9k 0

谷歌新作SPAE:GPT等大語言模型可以通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)

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這篇論文揭示了 PaLM 或 GPT 在通過上下文學(xué)習(xí)解決視覺任務(wù)方面的能力,并提出了新方法 SPAE(Semantic Pyramid AutoEnc...

2023-07-09 標(biāo)簽:語言模型GPTnlp 1.9k 0

基于顯式證據(jù)推理的few-shot關(guān)系抽取CoT

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最近,上下文學(xué)習(xí)策略已被證明在沒有訓(xùn)練的情況下顯示出顯著的結(jié)果。很少有研究利用上下文學(xué)習(xí)進(jìn)行zero-shot信息提取。不幸的是,推理的證據(jù)在思維鏈提示...

2023-11-20 標(biāo)簽:語言模型nlpLLM 1.9k 0

LLM時(shí)代NLP研究何去何從?

在當(dāng)前低資源的語言基準(zhǔn)上(如FLORES-200)改進(jìn)機(jī)器翻譯性能。針對(duì)資源極低的語言,可以利用圣經(jīng)(世界上翻譯最多的文檔)等現(xiàn)有文本作為開發(fā)機(jī)器翻譯系...

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如何計(jì)算模型對(duì)預(yù)測結(jié)果的信心

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自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的高效方法

訓(xùn)練越來越大的深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)成為過去十年的一個(gè)新興趨勢。如下圖所示,模型參數(shù)量的不斷增加讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能越來越好,也產(chǎn)生了一些新的研究方向,但模型的問...

2022-09-19 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)模型自然語言nlp 1.8k 0

PyTorch文本分類任務(wù)的基本流程

文本分類是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門問題,本文記錄文本分類任務(wù)的基本流程,大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個(gè)庫。 ...

2023-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)預(yù)處理nlppytorch 1.8k 0

Transformers的功能概述

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近年來,我們聽說了很多關(guān)于Transformers的事情,并且在過去的幾年里,它們已經(jīng)在NLP領(lǐng)域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...

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多維度剖析視覺-語言訓(xùn)練的技術(shù)路線

視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理這兩個(gè)研究領(lǐng)域之間形成的交叉領(lǐng)域,旨在賦予 AI 系統(tǒng)從多模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)...

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大模型基礎(chǔ)Transformer結(jié)構(gòu)的原理解析

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該研究的結(jié)果適用于一般數(shù)據(jù)集,可以擴(kuò)展到交叉注意力層,并且研究結(jié)論的實(shí)際有效性已經(jīng)通過徹底的數(shù)值實(shí)驗(yàn)得到了驗(yàn)證。該研究建立一種新的研究視角,將多層 tr...

2023-09-07 標(biāo)簽:AI向量機(jī)Transformer 1.8k 0

為什么mAP已成為目標(biāo)檢測的首選指標(biāo)?

計(jì)算機(jī)視覺界已經(jīng)集中在度量 mAP 上,來比較目標(biāo)檢測系統(tǒng)的性能。

2023-04-10 標(biāo)簽:MAP計(jì)算機(jī)視覺AUC 1.8k 0

統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法:基于HMM的中文詞性標(biāo)注

「隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學(xué)繞不過去的一個(gè)基礎(chǔ)模型, 是一個(gè)生成式模型, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱...

2022-11-17 標(biāo)簽:HMM機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 1.8k 0

自然語言入門之ESIM

自然語言入門之ESIM

ESIM是ACL2017的一篇論文,在當(dāng)時(shí)成為各個(gè)NLP比賽的殺器,直到現(xiàn)在仍是入門自然語言推理值得一讀的文章。 本文根據(jù)ESIM原文以及pyto...

2023-02-22 標(biāo)簽:eSIM自然語言nlp 1.7k 0

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