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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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遞歸神經網絡（Recurrent Neural Network，簡稱RNN）是一種具有循環結構的神經網絡，其核心特點是能夠處理序列數據，并且能夠記憶之前...
LLM（Large Language Model，大型語言模型）是近年來在自然語言處理領域取得顯著成果的一種深度學習模型。它通常需要大量的計算資源和數據...
在當今數字化時代，文本數據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據，為大型模型的訓練和應用提供...
盡管大語言模型能力不斷提升，但一個持續存在的挑戰是它們具有產生幻象的傾向。本文構建了幻象評測基準HaluEval 2.0，并基于該評測框架從預訓練/有監...
由于深度學習，圖像識別和計算機視覺任務的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數據集上訓練深度神經網絡，計算機現在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應...
基礎模型在解決機器人技術中的數據稀缺問題上至關重要。它們為使用最少的特定數據學習和適應新任務提供了堅實的基礎。
在探討使用Python進行自然語言處理（NLP）的廣闊領域時，我們首先需要理解NLP的基本概念、其重要性、Python在NLP中的優勢，以及如何通過Py...
由于GPU具有強大的計算能力，因此可以配置為訓練人工智能和深度學習模型(通常是同時進行)。如前所述，更大的帶寬使GPU比常規CPU具有必要的計算優勢。
大模型當前以生成類應用為主，多模態是未來重點發展方向 企業用戶是從應用視角出發,分成生成類應用、決策類應用和多模態應用。 受限于模型能力、應用效果等...
自然語言處理（NLP）前饋網絡是人工智能和語言學領域的一個重要交叉學科，旨在通過計算機模型理解和處理人類語言。前饋神經網絡（Feedforward Ne...
結論就是，SVA本身就是比較清晰的描述性語言，SVA和自然語言的轉換工具基本上沒有價值吧。
許多研究證明，學術論文表達的nativeness會影響其被接受發表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語母語的作者在國際期刊發表論文時所經歷的壓...
GPT-2 在此等體量的數據集上表現不佳。隨著訓練的進行，我們來觀察計算成本 (通過浮點運算數來衡量) 與模型性能 (通過驗證集上的損失來衡量) 的聯動關系。
自然語言處理領域的殿堂標志 BERT 并非橫空出世，背后有它的發展原理。今天，螞蟻金服財富對話算法團隊整理對比了深度學習模型在自然語言處理領域的發展歷程...
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 ...
反向傳播神經網絡（Backpropagation Neural Network，簡稱BP神經網絡）是一種多層前饋神經網絡，通過反向傳播算法進行訓練。它在...
斯坦福教授Manning長文梳理：十年后的基礎模型能成AGI嗎？
Transofrmer一個常見的自監督目標是遮罩文本中出現的單詞，將該位置的query, key和value向量與其他單詞進行比較，計算出注意力權重并加...
一般性地，輸入數據可以被表征為由序列維度（sequential）和通道維度（channel）組成的二維向量。其中序列維度通常是模態相關的，例如圖像上的空...
自然語言處理領域的殿堂標志 BERT 并非橫空出世，背后有它的發展原理。今天，螞蟻金服財富對話算法團隊整理對比了深度學習模型在自然語言處理領域的發展歷程...
機器學習是一個快速發展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可...
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