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深度學習自然語言處理

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OneLLM:對齊所有模態(tài)的框架!

OneLLM 是第一個在單個模型中集成八種不同模態(tài)的MLLM。通過統一的框架和漸進式多模態(tài)對齊pip....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-04 11:27 ?1382次閱讀
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RL究竟是如何與LLM做結合的?

強化學習(Reinforcement Learning, RL)的核心概念可簡單概括為:一個機器人(....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-03 16:34 ?1521次閱讀
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2023年大語言模型(LLM)全面調研:原理、進展、領跑者、挑戰(zhàn)、趨勢

大型語言模型(LLM)是基于人工智能的先進模型,經過訓練,它可以密切反映人類自然交流的方式處理和生成....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-03 16:05 ?1779次閱讀
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一種基于表征工程的生成式語言大模型人類偏好對齊策略

最近復旦大學自然語言處理組鄭驍慶和黃萱菁團隊提出了基于表征工程(Representation Eng....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-03 14:25 ?861次閱讀
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NLP領域的語言偏置問題分析

許多研究證明,學術論文表達的nativeness會影響其被接受發(fā)表的可能性[1, 2]。先前的研究也....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-03 11:00 ?624次閱讀
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ChatGPT是一個好的因果推理器嗎?

因果推理能力對于許多自然語言處理(NLP)應用至關重要。最近的因果推理系統主要基于經過微調的預訓練語....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 01-03 09:55 ?1133次閱讀
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1-2B參數規(guī)模大模型的使用心得

大模型時代,根據大模型縮放定律,大家通常都在追求模型的參數規(guī)模更大、訓練的數據更多,從而使得大模型涌....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-28 11:47 ?1394次閱讀
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從Google多模態(tài)大模型看后續(xù)大模型應該具備哪些能力

前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型,展示了不凡的對話能力和多模態(tài)能力,其表現究竟如何呢....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-28 11:19 ?1681次閱讀
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一文速覽大語言模型提示最新進展

盡管基本的CoT提示策略在復雜推理任務中展示出了強大的能力,但它仍然面臨著一些問題,比如推理過程存在....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-27 14:19 ?933次閱讀
一文速覽大語言模型提示最新進展

高級檢索增強生成技術(RAG)全面指南

ChatGPT、Midjourney等生成式人工智能(GenAI)在文本生成、文本到圖像生成等任務中....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-25 15:16 ?6001次閱讀
高級檢索增強生成技術(RAG)全面指南

大模型微調數據選擇和構造技巧

比如我們會經常遇到下面幾種情況: 1.數據要不要都去標注,標的比較慢咋辦? 2.我已經有一....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-20 14:39 ?1076次閱讀
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Mistral中杯代碼能力完勝GPT-4,成本暴降2/3

這個開源模型盡管尺寸不大,小到足以在一臺內存100GB以上的電腦上運行,然而在某些基準測試中卻能和G....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-18 16:55 ?839次閱讀
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論文遭首屆ICLR拒稿、代碼被過度優(yōu)化,word2vec作者Tomas Mikolov分享背后的故事

盡管 word2vec 是我被引用最多的論文,但我從未認為它是我最有影響力的項目。實際上,word2....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-18 16:51 ?1016次閱讀
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什么是大模型的badcase?如何修復大模型的badcase呢?

首先我們定義什么是大模型的badcase,大模型badcase是指在應用場景中,出現不符合預期的答復....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-14 16:40 ?2966次閱讀

對于大模型RAG技術的一些思考

大模型或者句向量在訓練時,使用的語料都是較為通用的語料。這導致了這些模型,對于垂直領域的知識識別是有....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-07 09:41 ?1506次閱讀
對于大模型RAG技術的一些思考

開源LLM在各種基準上的代理能力

采用ChatGPT的企業(yè)可能會擔心API調用的巨大成本、服務中斷、數據所有權和隱私問題,以及其他不可....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-04 14:02 ?1332次閱讀
開源LLM在各種基準上的代理能力

人工智能體在未來幾年如何顛覆軟件行業(yè)

Agent 不僅將改變人們與計算機的互動方式,還將顛覆軟件行業(yè),引發(fā)自從我們從鍵入命令到點擊圖標以來....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-04 13:54 ?1126次閱讀

聚焦于用LLMs模擬國際沖突的研究

本實驗旨在驗證LLM在模擬復雜歷史事件方面的有效性。實驗選用了OpenAI開發(fā)的GPT-4作為后端模....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-04 13:51 ?517次閱讀
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淺談Q-Learning在Agent的應用

經典的文字模型我們已經很熟悉了:訓練時,模型不停的預測下一個 token 并與真實語料比較,直到模型....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-02 16:53 ?1128次閱讀
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大模型對話系統的內功與外功

Zero-shot Setting:在 O-Cue 中,由于單步指令較復雜(不要要進行推理還要進行回....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 12-01 16:32 ?807次閱讀
大模型對話系統的內功與外功

基于大語言模型辯論的多智能體協作推理分析

具體來說,我們以多項選擇的常識推理作為示例任務,因為常識推理任務是一類可能性 (plausible)....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-29 15:45 ?2017次閱讀
基于大語言模型辯論的多智能體協作推理分析

大模型的Scaling Law的概念和推導

對于Decoder-only的模型,計算量(Flops), 模型參數量, 數據大小(token數),....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-29 14:28 ?3075次閱讀
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Long-Context下LLM模型架構全面介紹

隨著ChatGPT的快速發(fā)展,基于Transformer的大型語言模型(LLM)為人工通用智能(AG....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-27 17:37 ?3406次閱讀
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如何從大腦活動中解碼自然語言呢?

語言不僅是人類交流的工具,更是思維和智能的基礎。
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-25 15:57 ?1258次閱讀
如何從大腦活動中解碼自然語言呢?

為什么Agent落地這么難?AI最大賽道Agent機遇全解析

“如果一篇論文提出了某種不同的訓練方法,OpenAI內部會嗤之以鼻,認為都是我們玩剩下的。但是當新的....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-25 15:54 ?2425次閱讀
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被OpenAI帶火的Agent如何解放人力?

在歷史的長河中,自動化是人類技術發(fā)展的主要動力,幫助人類從復雜、危險、繁瑣的勞動環(huán)境中解放出來。自早....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-25 15:23 ?1548次閱讀
被OpenAI帶火的Agent如何解放人力?

探討Sam 和 Ilya 的深層矛盾

有效加速主義 和 超級“愛”對齊 的理念沖突,以及一個變量:GPT-5 是數字生命,還是工具?
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 11:28 ?488次閱讀
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基于ICL范式的LLM的最高置信度預測方案

本文假設不同的ICL為LLM提供了關于任務的不同知識,導致對相同數據的不同理解和預測。因此,一個直接....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-24 11:20 ?1948次閱讀
基于ICL范式的LLM的最高置信度預測方案

用語言對齊多模態(tài)信息,北大騰訊等提出LanguageBind,刷新多個榜單

目前的 VL 預訓練方法通常僅適用于視覺和語言模態(tài),而現實世界中的應用場景往往包含更多的模態(tài)信息,如....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-23 15:46 ?957次閱讀
用語言對齊多模態(tài)信息,北大騰訊等提出LanguageBind,刷新多個榜單

大型語言模型的邏輯推理能力探究

最新研究揭示,盡管大語言模型LLMs在語言理解上表現出色,但在邏輯推理方面仍有待提高。為此,研究者們....
的頭像 深度學習自然語言處理 發(fā)表于 11-23 15:05 ?1402次閱讀
大型語言模型的邏輯推理能力探究