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標簽 > 自然語言處理
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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RNN（Recurrent Neural Network）是循環神經網絡，而非遞歸神經網絡。循環神經網絡是一種具有時間序列特性的神經網絡，能夠處理序列數...
同樣的，使用這些低資源語言的研究人員在ML和NLP社區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量在頂級機器學習（ML）和NLP...
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，比如推理過程存在錯誤和不穩定等。因此，一系列的研究通過增強的提示方法...
隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）作為人工智能領域的一個重要分支，取得了顯著的進步。其中，大語言模型（Large Language Mo...
當前，業界在將傳統優化技術引入 LLM 推理的同時，同時也在探索從大模型自回歸解碼特點出發，通過調整推理過程和引入新的模型結構來進一步提升推理性能。
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 Engineering）的生成式語言大模型人類偏好對齊方法...
2024-01-03 標簽：自然語言處理 919 0
遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks，簡稱RNN）是一種具有時間序列處理能力的神經網絡，其結構形式多樣，可以根據不同的需求進...
時間序列預測領域在最近的幾年有著快速的發展，比如N-BEATS、N-HiTS、PatchTST和TimesNet。 大型語言模型(LLM)最近在Chat...
Transformer來源于自然語言處理領域，首先被應用于機器翻譯。后來，大家發現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
為了改進LLM的推理能力，University of California聯合Meta AI實驗室提出將Contrastive Decoding應用于多...
PyTorch 是一個流行的開源機器學習庫，廣泛用于計算機視覺和自然語言處理等領域。它提供了強大的計算圖功能和動態圖特性，使得模型的構建和調試變得更加靈...
神經網絡算法是深度學習的基礎，它們在許多領域都有廣泛的應用，如圖像識別、自然語言處理、語音識別等。神經網絡的結構有很多種類型，每種類型都有其獨特的特點和...
自然語言處理（NLP）是人工智能領域中的一個重要分支，它研究的是如何使計算機能夠理解和生成人類自然語言。隨著人工智能技術的飛速發展，神經網絡在自然語言處...
神經語言編程（NLP）和自然語言處理（NLP）之間的區別： 定義： 神經語言編程（NLP）：NLP是一種心理學方法，旨在幫助人們更好地理解和控制自己的思...
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OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）發布了ToolBench項目，...
PEFT 技術旨在通過最小化微調參數的數量和計算復雜度，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，...
在自然語言處理界，**模式匹配**可以說是最常用的技術。甚至可以說，將NLP技術作為真實生產力的項目都少不了 **模式匹配**
近日，阿里云人工智能平臺 PAI 與華南理工大學朱金輝教授團隊、達摩院自然語言處理團隊合作在自然語言處理頂級會議 EMNLP2023 上發表基于機器翻譯...
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）作為人工智能領域的一個重要分支，旨在讓計算機能夠理解和處理人類語言。隨著...
自然語言處理領域存在著一個非常有趣的現象：在多語言模型中，不同的語言之間似乎存在著一種隱含的對齊關系。
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