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標(biāo)簽 > 語言模型
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Prompt Tuning 可以讓預(yù)訓(xùn)練的語言模型快速適應(yīng)下游任務(wù)。雖然有研究證明:當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)足夠多的時候,Prompt Tuning 的微調(diào)結(jié)果可以媲...
2023-06-20 標(biāo)簽:模塊數(shù)據(jù)語言模型 857 0
Macaw-LLM:具有圖像、音頻、視頻和文本集成的多模態(tài)語言建模
盡管指令調(diào)整的大型語言模型 (LLM) 在各種 NLP 任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的能力,但它們在文本以外的其他數(shù)據(jù)模式上的有效性尚未得到充分研究。在這項工作中,...
LLM in Medical Domain: 一文速覽大語言模型在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用
由于在生成長文本的數(shù)據(jù)集上,F(xiàn)lan-PaLM和臨床醫(yī)生的結(jié)果顯示出一定gap。本文提出了使用Instruction Prompt Tuning對Fla...
2023-06-15 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集大模型 2044 0
中文信息處理實驗室提出工具學(xué)習(xí)新框架ToolAlpaca
受 Alpaca 通過微調(diào)讓小模型學(xué)會通用指令遵循啟發(fā),中文信息處理實驗室的研究人員探索了通過在通用工具使用數(shù)據(jù)集上微調(diào)較小規(guī)模的語言模型,讓它們獲得通...
2023-06-15 標(biāo)簽:框架語言模型數(shù)據(jù)集 2537 0
基于預(yù)訓(xùn)練模型和語言增強(qiáng)的零樣本視覺學(xué)習(xí)
在一些非自然圖像中要比傳統(tǒng)模型表現(xiàn)更好 CoOp 增加一些 prompt 會讓模型能力進(jìn)一步提升 怎么讓能力更好?可以引入其他知識,即其他的預(yù)訓(xùn)練模型,...
LeCun世界模型首個研究!自監(jiān)督視覺像人一樣學(xué)習(xí)和推理!
今日,Meta 推出了首個基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。該模型名為圖像聯(lián)合嵌入預(yù)測架構(gòu)(Image Joint Embedding Pr...
他預(yù)計,深度學(xué)習(xí)和大型語言模型會繼續(xù)發(fā)展:這個領(lǐng)域的未來可能會有一小部分重大突破,加之許多細(xì)微改進(jìn),所有這些都將融入到一個龐大而復(fù)雜的工程體系。他還給出...
2023-06-12 標(biāo)簽:語言模型深度學(xué)習(xí)OpenAI 531 0
多模態(tài)上下文指令調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)集MIMIC-IT
然而,一個理想的 AI 對話助手應(yīng)該能夠解決涉及多種模態(tài)的任務(wù)。這需要獲得一個多樣化和高質(zhì)量的多模式指令跟隨數(shù)據(jù)集。比如,LLaVAInstruct-1...
2023-06-12 標(biāo)簽:AI語言模型數(shù)據(jù)集 941 0
Allen AI推出集成主流大語言模型的LLM-BLENDER框架
在推理階段,計算一個矩陣,該矩陣包含表示成對比較結(jié)果的logits。給定該矩陣,可以推斷給定輸入x的N個輸出的排序。隨后,可以使用來自PAIRRANKE...
號稱「碾壓」LLaMA的Falcon實測得分僅49.08,HuggingFace決定重寫排行榜代碼
這是一組由 Meta 開源的大型語言模型,共有 7B、13B、33B、65B 四種版本。其中,LLaMA-13B 在大多數(shù)數(shù)據(jù)集上超過了 GPT-3(1...
一個通用的自適應(yīng)prompt方法,突破了零樣本學(xué)習(xí)的瓶頸
為了解決這個問題,這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法,對LLMs的零樣本學(xué)習(xí)進(jìn)行了優(yōu)化...
2023-06-01 標(biāo)簽:語言模型數(shù)據(jù)集自然語言 1015 0
物理系統(tǒng)中發(fā)生的相變最直觀,水結(jié)成冰或沸騰成蒸汽。在一定的溫度或壓力下,系統(tǒng)發(fā)生行為的突然變化,從一種相轉(zhuǎn)變?yōu)榱硪环N相。轉(zhuǎn)變出現(xiàn)了之前相中沒有的新特性,...
調(diào)教LLaMA類模型沒那么難,LoRA將模型微調(diào)縮減到幾小時
最近幾個月,ChatGPT 等一系列大語言模型(LLM)相繼出現(xiàn),隨之而來的是算力緊缺日益嚴(yán)重。雖然人人都想打造專屬于自己的大模型,但是能負(fù)擔(dān)得起上億參...
消除早期語言模型的局限性,特別是在預(yù)訓(xùn)練中表現(xiàn)出的單向性。這些限制了可用于預(yù)訓(xùn)練的架構(gòu)選擇,以及微調(diào)的方法。例如,OpenAI的GPT v1使用從左到右...
回顧C(jī)hatGPT的發(fā)展歷程,我們可以總結(jié)出大語言模型(LLM)取得驚艷效果的要點(diǎn)(重要性從高到低排序): 愿意燒錢,且接受“燒錢 != 好模型”的現(xiàn)實...
? 大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息?這一問題在計算機(jī)科學(xué)和自然語言處理領(lǐng)域一直存在爭議。然而,MIT的一項新研究表明,僅基于文...
2023-05-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語言模型自然語言 881 0
Meta AI重磅推出LIMA!媲美GPT-4、無需RLHF就能對齊!
天下人苦“對齊”久矣!要讓預(yù)訓(xùn)練語言模型的響應(yīng)和特定任務(wù)和用戶偏好對齊,動輒需要百萬示例數(shù)據(jù)集上的instruction tuning、以及最近從人類反...
GPT-4推理提升1750%!清華姚班校友提出全新ToT框架
那么,這樣一個簡單的機(jī)制能否足以建立一個通向「解決通用問題的語言模型」?如果不是,哪些問題會挑戰(zhàn)當(dāng)前的范式,真正的替代機(jī)制應(yīng)該是什么?
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