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自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它涉及到計算機(jī)對人類語言的理解和生成。隨...
如何使用TPU-MLIR進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換
TPU-MLIR之精度驗證
2023-08-21 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集模型轉(zhuǎn)換 1055 0
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...
第三范式：基于預(yù)訓(xùn)練模型 + finetuning 的范式，如 BERT + finetuning 的 NLP 任務(wù)，相比于第二范式，模型準(zhǔn)確度顯著提高...
2023-03-03 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)模型nlp 1051 0
作為一種有效的策略，數(shù)據(jù)增強(qiáng) (data augmentation, DA) 緩解了深度學(xué)習(xí)技術(shù)可能失敗的數(shù)據(jù)稀缺情況。
Continous Batching大模型推理關(guān)鍵技術(shù)
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年，我開始思考如何把變長輸入Batchin...
最近，人們對大型語言模型所展示的強(qiáng)大能力（例如思維鏈 ^[2]^ 、便簽本 ^[3]^ ）產(chǎn)生了極大的興趣，并開展了許多工作。我們將之統(tǒng)稱為大模型的突現(xiàn)...
In-Context-Learning在更大的語言模型上表現(xiàn)不同
最近，在語言模型領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)展，部分是因為它們可以通過In-Context- Learning ( ICL)來完 成各種復(fù)雜的任務(wù)。
自然語言處理技術(shù)在計算機(jī)系統(tǒng)中的應(yīng)用
自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）作為計算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域中的一個重要分支，其目標(biāo)是讓計算機(jī)能夠理解、...
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它致力于使計算機(jī)能夠理解和處...
TensorCore改進(jìn)的方向就是針對矩陣乘法（GEMM，General Matrix Mulitiplicaiton）運(yùn)算進(jìn)行優(yōu)化。
2022-12-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflownlp 937 0
結(jié)合計算機(jī)視覺深入理解視覺Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解，機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語言轉(zhuǎn)換得到另一種語言，例如英語翻譯為中文任務(wù)。
2023-02-09 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺cnnTransformer 936 0
OpenAI所選擇的路徑就是：「Turn compute into alignment」，通過計算的量變產(chǎn)生智能的質(zhì)變。計算需要數(shù)據(jù)、算力、模型框架的共...
基于交互環(huán)境的生成式預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)方法
引言 距離上次的長篇大論，已經(jīng)過去了半年有余。這段時間，對于AI業(yè)界甚至整個世界，都是驚心動魄的。在這段時間里，最令人印象深刻的大事莫過于ChatGPT...
2023-06-19 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)計算機(jī)視覺GPT 884 0
在人工智能的廣闊領(lǐng)域中，自然語言處理（NLP）技術(shù)作為連接人類語言與機(jī)器智能的橋梁，正逐漸滲透到我們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷妫渲袡C(jī)器人技術(shù)便是一個尤為突出的...
淺析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之Transformer
transformer采用注意力機(jī)制，能夠識別各單詞之間的相關(guān)性，但對詞序并沒有要求。也就是說，在它看來，我愛你、我你愛，這兩句話沒有區(qū)別。因此，需要對...
2023-03-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)nlp 867 0
無監(jiān)督域自適應(yīng)場景：基于檢索增強(qiáng)的情境學(xué)習(xí)實現(xiàn)知識遷移
本文對比了多種基線方法，包括無監(jiān)督域自適應(yīng)的傳統(tǒng)方法（如Pseudo-labeling和對抗訓(xùn)練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學(xué)習(xí)...
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法能解決哪些問題？
來源：Master編程樹“機(jī)器學(xué)習(xí)”最初的研究動機(jī)是讓計算機(jī)系統(tǒng)具有人的學(xué)習(xí)能力以便實現(xiàn)人工智能。因為沒有學(xué)習(xí)能力的系統(tǒng)很難被認(rèn)為是具有智能的。目前被廣...
2024-11-16 標(biāo)簽：計算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 854 0
神經(jīng)語言編程（NLP）和自然語言處理（NLP）之間的區(qū)別： 定義： 神經(jīng)語言編程（NLP）：NLP是一種心理學(xué)方法，旨在幫助人們更好地理解和控制自己的思...
NLP 任務(wù)中，數(shù)據(jù)類別不均衡問題應(yīng)該是一個極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個問題，花了些時間梳理并實踐了下類別不均衡問題的解決方式，主要...
2023-02-23 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)代碼nlp 837 0
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