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標(biāo)簽 > 自然語(yǔ)言
自然語(yǔ)言(Natural language)通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。例如,漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)都是自然語(yǔ)言的例子,這一種用法可見(jiàn)于自然語(yǔ)言處理一詞中。自然語(yǔ)言是人類(lèi)交流和思維的主要工具。
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最少要多少份樣本
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過(guò)反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域都有...
2024-07-11 標(biāo)簽:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)元 1261 0
在選擇k值時(shí),較大的值會(huì)使生成的內(nèi)容更具多樣性,但可能會(huì)生成不合理的內(nèi)容;較小的值則使生成的內(nèi)容多樣性較低,但質(zhì)量更有保證。我們可以根據(jù)任務(wù)的不同選擇合...
自然語(yǔ)言和ChatGPT的大模型調(diào)教攻略
指令調(diào)整(Instruction Tuning)將多種任務(wù)轉(zhuǎn)化成自然語(yǔ)言表述的形式,再通過(guò)seq2seq的監(jiān)督學(xué)習(xí)+多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式調(diào)整大規(guī)模語(yǔ)言模型的參數(shù)。
RNN(Recurrent Neural Network,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種具有循環(huán)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠處理序列數(shù)據(jù),并且能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的動(dòng)...
2024-07-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性自然語(yǔ)言 1207 0
Transformer在下一個(gè)token預(yù)測(cè)任務(wù)上的SGD訓(xùn)練動(dòng)態(tài)
? 【導(dǎo)讀】 AI理論再進(jìn)一步,破解ChatGPT指日可待? Transformer架構(gòu)已經(jīng)橫掃了包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、多模態(tài)等多個(gè)領(lǐng)域,...
2023-06-12 標(biāo)簽:Transformer自然語(yǔ)言ChatGPT 1174 0
nlp神經(jīng)語(yǔ)言和NLP自然語(yǔ)言的區(qū)別和聯(lián)系
神經(jīng)語(yǔ)言(Neuro-Linguistic Programming,NLP) 神經(jīng)語(yǔ)言是一種心理學(xué)方法,它研究人類(lèi)思維、語(yǔ)言和行為之間的關(guān)系。NLP的核...
2024-07-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能自然語(yǔ)言 1160 0
層間對(duì)齊度(Inter-layer alignment)是用于評(píng)估不同層次結(jié)構(gòu)之間的相似性或一致性的指標(biāo)。這一指標(biāo)在許多應(yīng)用中都是至關(guān)重要的,例如計(jì)算機(jī)...
2023-12-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 1137 0
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 ChatGPT 等大語(yǔ)言模型理解自然語(yǔ)言指令的能力,通...
2023-05-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語(yǔ)言ChatGPT 1132 0
GLoRA:一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法
近年來(lái),大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域,在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型,通常具有數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)參數(shù),在...
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1093 0
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 Prompting (USP)方法,對(duì)LLMs的零樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化...
2023-06-01 標(biāo)簽:語(yǔ)言模型數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1091 0
基于雙級(jí)優(yōu)化(BLO)的消除過(guò)擬合的微調(diào)方法
這篇論文試圖解決的問(wèn)題是大型預(yù)訓(xùn)練模型在下游任務(wù)中進(jìn)行微調(diào)時(shí)出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題。盡管低秩適應(yīng)(LoRA)及其變體通過(guò)學(xué)習(xí)低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...
2024-04-02 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集LoRa自然語(yǔ)言 1068 0
鑒于價(jià)格和質(zhì)量的廣泛差異,從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外,如果服務(wù)中斷,則依賴單個(gè) API 提供者是不可靠的,這可能發(fā)生...
2023-05-23 標(biāo)簽:API數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1067 0
大語(yǔ)言模型(LLMs)如何處理多語(yǔ)言輸入問(wèn)題
研究者們提出了一個(gè)框架來(lái)描述LLMs在處理多語(yǔ)言輸入時(shí)的內(nèi)部處理過(guò)程,并探討了模型中是否存在特定于語(yǔ)言的神經(jīng)元。
Multi-CLS BERT:傳統(tǒng)集成的有效替代方案
在 GLUE 和 SuperGLUE 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準(zhǔn)確性和置信度估計(jì)方面的可靠性。它甚至能夠在訓(xùn)...
2023-07-04 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1004 0
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)生頻率、持續(xù)時(shí)間等時(shí)間屬性的感知能力,同時(shí),也能夠把握好...
大型語(yǔ)言模型與知識(shí)圖譜:機(jī)遇與挑戰(zhàn)
這對(duì)知識(shí)表示領(lǐng)域來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的步驟。長(zhǎng)時(shí)間以來(lái),人們關(guān)注的是明確的知識(shí),例如嵌入在文本中的知識(shí),有時(shí)也被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以及以結(jié)構(gòu)化形式存在的知識(shí),...
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)域一直存在爭(zhēng)議。然而,MIT的一項(xiàng)新研究表明,僅基于文...
2023-05-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語(yǔ)言模型自然語(yǔ)言 945 0
蒸餾也能Step-by-Step:新方法讓小模型也能媲美2000倍體量大模型
為了解決大型模型的這個(gè)問(wèn)題,部署者往往采用小一些的特定模型來(lái)替代。這些小一點(diǎn)的模型用常見(jiàn)范式 —— 微調(diào)或是蒸餾來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。微調(diào)使用下游的人類(lèi)注釋數(shù)據(jù)升...
傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)是圍繞計(jì)算機(jī)程序中表達(dá)的指令的執(zhí)行來(lái)設(shè)計(jì)的。相反,語(yǔ)言模型可以遵循用自然語(yǔ)言表達(dá)的指令,或者從大量數(shù)據(jù)中的隱含模式中學(xué)習(xí)該做什么。
2023-11-15 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能GPT 897 0
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