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深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理

文章:837 被閱讀:235.2w 粉絲數(shù):45 關(guān)注數(shù):0 點(diǎn)贊數(shù):5

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一個(gè)通用的自適應(yīng)prompt方法,突破了零樣本學(xué)習(xí)的瓶頸

為了解決這個(gè)問(wèn)題,這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Promptin....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 06-01 14:48 ?1069次閱讀
一個(gè)通用的自適應(yīng)prompt方法,突破了零樣本學(xué)習(xí)的瓶頸

探索ChatGPT的信息抽取能力

通過(guò)人工檢查ChatGPT的回復(fù),發(fā)現(xiàn)ChatGPT傾向于識(shí)別比標(biāo)注的跨度更長(zhǎng)的sapn,以更接近人....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 06-01 14:45 ?1394次閱讀
探索ChatGPT的信息抽取能力

State of GPT:大神Andrej揭秘OpenAI大模型原理和訓(xùn)練過(guò)程

你可以看到,Llama 的參數(shù)數(shù)量大概是 650 億。現(xiàn)在,盡管與 GPT3 的 1750 億個(gè)參數(shù)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-30 14:34 ?1279次閱讀
State of GPT:大神Andrej揭秘OpenAI大模型原理和訓(xùn)練過(guò)程

和ChatGPT相關(guān)的所有評(píng)估可能都不做數(shù)了!

不幸的是,我們對(duì) ChatGPT 和許多其他封閉式 LM 背后的細(xì)節(jié)幾乎一無(wú)所知:架構(gòu)、epoch、....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-30 14:30 ?800次閱讀
和ChatGPT相關(guān)的所有評(píng)估可能都不做數(shù)了!

LLM在各種情感分析任務(wù)中的表現(xiàn)如何

? 最近幾年,GPT-3、PaLM和GPT-4等LLM刷爆了各種NLP任務(wù),特別是在zero-sho....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-29 17:24 ?2822次閱讀
LLM在各種情感分析任務(wù)中的表現(xiàn)如何

大模型LLM領(lǐng)域,有哪些可以作為學(xué)術(shù)研究方向?

隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經(jīng)驗(yàn)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(jì)學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、甚....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-29 14:36 ?1611次閱讀
大模型LLM領(lǐng)域,有哪些可以作為學(xué)術(shù)研究方向?

ETH提出RecurrentGPT實(shí)現(xiàn)交互式超長(zhǎng)文本生成

RecurrentGPT 則另辟蹊徑,是利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行交互式長(zhǎng)文本生成的首個(gè)成功實(shí)踐。它利用 C....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-29 14:34 ?1104次閱讀
ETH提出RecurrentGPT實(shí)現(xiàn)交互式超長(zhǎng)文本生成

ChatGPT背后的大模型技術(shù)

由于ChatGPT可以適用于非常多的任務(wù),很多人認(rèn)為 AI 已經(jīng)迎來(lái)拐點(diǎn)。李開(kāi)復(fù)將此前的 AI 定義....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-29 11:16 ?1843次閱讀
ChatGPT背后的大模型技術(shù)

調(diào)教LLaMA類(lèi)模型沒(méi)那么難,LoRA將模型微調(diào)縮減到幾小時(shí)

最近幾個(gè)月,ChatGPT 等一系列大語(yǔ)言模型(LLM)相繼出現(xiàn),隨之而來(lái)的是算力緊缺日益嚴(yán)重。雖然....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-28 10:58 ?3123次閱讀
調(diào)教LLaMA類(lèi)模型沒(méi)那么難,LoRA將模型微調(diào)縮減到幾小時(shí)

“AI教父”Geoffrey Hinton:智能進(jìn)化的下一個(gè)階段

十年來(lái),人工智能領(lǐng)域的眾多驚人突破背后都離不開(kāi)深度學(xué)習(xí),它是使得ChatGPT、AlphaGo等得以....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-26 15:16 ?742次閱讀

大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息

? 大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息?這一問(wèn)題在計(jì)算機(jī)科學(xué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-25 11:34 ?920次閱讀
大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息

基于實(shí)體和動(dòng)作時(shí)空建模的視頻文本預(yù)訓(xùn)練

摘要 盡管常見(jiàn)的大規(guī)模視頻-文本預(yù)訓(xùn)練模型已經(jīng)在很多下游任務(wù)取得不錯(cuò)的效果,現(xiàn)有的模型通常將視頻或者....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-25 11:29 ?981次閱讀
基于實(shí)體和動(dòng)作時(shí)空建模的視頻文本預(yù)訓(xùn)練

硬件算法協(xié)同設(shè)計(jì)

在本文中,將探討了transformer高效訓(xùn)練方法,從存儲(chǔ)效率、硬件算法協(xié)同設(shè)計(jì)和計(jì)算效率三個(gè)角度....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-25 10:33 ?1292次閱讀
硬件算法協(xié)同設(shè)計(jì)

上交清華提出中文大模型的知識(shí)評(píng)估基準(zhǔn)C-Eval,輔助模型開(kāi)發(fā)而非打榜

首先,把一個(gè)模型調(diào)成一個(gè)對(duì)話機(jī)器人這件事情并不難,開(kāi)源界已經(jīng)有了類(lèi)似于 Alpaca, Vicuna....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-24 15:03 ?1079次閱讀
上交清華提出中文大模型的知識(shí)評(píng)估基準(zhǔn)C-Eval,輔助模型開(kāi)發(fā)而非打榜

Meta AI重磅推出LIMA!媲美GPT-4、無(wú)需RLHF就能對(duì)齊!

天下人苦“對(duì)齊”久矣!要讓預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的響應(yīng)和特定任務(wù)和用戶(hù)偏好對(duì)齊,動(dòng)輒需要百萬(wàn)示例數(shù)據(jù)集上的i....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-24 15:00 ?1408次閱讀
Meta AI重磅推出LIMA!媲美GPT-4、無(wú)需RLHF就能對(duì)齊!

大模型在不同任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)

如果自己是一個(gè)大模型的小白,第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會(huì)作何感想?....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-23 17:19 ?4667次閱讀
大模型在不同任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)

模型表現(xiàn)方面有意思的成果

若干年前,AlphaGo Zero用兩個(gè)AI代理切磋圍棋技藝,打敗了人類(lèi)。今早,符堯的一篇論文刷新了....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-23 14:55 ?613次閱讀
模型表現(xiàn)方面有意思的成果

如何對(duì)挑選出的demonstration示例進(jìn)行排序

在demonstration selection的方法中,其中有部分方法也考慮到demonstrat....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-23 14:51 ?777次閱讀
如何對(duì)挑選出的demonstration示例進(jìn)行排序

LLM性能的主要因素

現(xiàn)在是2023年5月,截止目前,網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)開(kāi)源了眾多的LLM,如何用較低的成本,判斷LLM的基礎(chǔ)性能....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-22 15:26 ?2097次閱讀
LLM性能的主要因素

GPT-4 的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法

在 GPT-4 的發(fā)布報(bào)道上,GPT-4 的多模態(tài)能力讓人印象深刻,它可以理解圖片內(nèi)容給出圖片描述,....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-22 15:21 ?2976次閱讀
GPT-4 的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法

邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向

大型語(yǔ)言模型(LLM)在各種自然語(yǔ)言處理任務(wù)上表現(xiàn)出驚人的能力。與此同時(shí),多模態(tài)大型語(yǔ)言模型,如 G....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-22 14:38 ?961次閱讀
邱錫鵬團(tuán)隊(duì)提出具有內(nèi)生跨模態(tài)能力的SpeechGPT,為多模態(tài)LLM指明方向

基于統(tǒng)計(jì)頻率的 baseline 方法

場(chǎng)景圖是一種結(jié)構(gòu)表示,它將圖片中的對(duì)象表示為節(jié)點(diǎn),并將它們的關(guān)系表示為邊。
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-22 10:35 ?621次閱讀
基于統(tǒng)計(jì)頻率的 baseline 方法

LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT結(jié)構(gòu)對(duì)比

使用RMSNorm(即Root Mean square Layer Normalization)對(duì)輸....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-19 17:03 ?4583次閱讀
LLM底座模型:LLaMA、Palm、GLM、BLOOM、GPT結(jié)構(gòu)對(duì)比

國(guó)內(nèi)大模型爭(zhēng)霸賽,你最看好哪家?

而最近,中文通用大模型基準(zhǔn)(SuperCLUE)評(píng)測(cè)公布了最新結(jié)果,GPT-4 遙遙領(lǐng)先,而國(guó)內(nèi)成績(jī)....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-19 16:55 ?4290次閱讀
國(guó)內(nèi)大模型爭(zhēng)霸賽,你最看好哪家?

WebCPM:首個(gè)聯(lián)網(wǎng)支持中文問(wèn)答開(kāi)源模型

WebCPM 是面壁智能自研大模型工具學(xué)習(xí)引擎 BMTools 的首個(gè)成功實(shí)踐,其特點(diǎn)在于其信息檢索....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-18 14:37 ?941次閱讀
WebCPM:首個(gè)聯(lián)網(wǎng)支持中文問(wèn)答開(kāi)源模型

如何使用FasterTransformer進(jìn)行單機(jī)及分布式模型推理

最近幾個(gè)月,隨著ChatGPT的現(xiàn)象級(jí)表現(xiàn),大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。而模型推理是抽象的算法模型觸達(dá)具....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-18 14:35 ?2943次閱讀
如何使用FasterTransformer進(jìn)行單機(jī)及分布式模型推理

中科院針對(duì)NL2Code任務(wù),調(diào)研了27個(gè)大模型,并指出5個(gè)重要挑戰(zhàn)

關(guān)于NL2Code的發(fā)展,其實(shí)和自然語(yǔ)言理解的發(fā)展類(lèi)似,一開(kāi)始,基本都是基于專(zhuān)家規(guī)則進(jìn)行算法設(shè)計(jì),但....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-18 14:33 ?1588次閱讀
中科院針對(duì)NL2Code任務(wù),調(diào)研了27個(gè)大模型,并指出5個(gè)重要挑戰(zhàn)

淺析推理加速引擎FasterTransformer

最近幾個(gè)月,隨著ChatGPT的現(xiàn)象級(jí)表現(xiàn),大模型如雨后春筍般涌現(xiàn)。而模型推理是抽象的算法模型觸達(dá)具....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-18 14:32 ?2872次閱讀
淺析推理加速引擎FasterTransformer

基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時(shí)序推理框架LECTER

理解自然語(yǔ)言中與事件相交織的時(shí)間概念是理解事件演化的重要內(nèi)容。人可以具有對(duì)事件的典型發(fā)生時(shí)間、發(fā)生頻....
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-17 16:07 ?968次閱讀
基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時(shí)序推理框架LECTER

如何利用LLM做一些多模態(tài)任務(wù)

本文整理了近兩年來(lái)基于LLM做vision-lanuage任務(wù)的一些工作,并將其劃分為4個(gè)類(lèi)別:
的頭像 深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 發(fā)表于 05-17 15:02 ?1215次閱讀
如何利用LLM做一些多模態(tài)任務(wù)