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標簽 > 語言模型
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為了解決這一問題,本文主要從預訓練語言模型看MLM預測任務、引入prompt_template的MLM預測任務、引入verblize類別映射的Promp...
另一方面,從語言處理的角度來看,認知神經(jīng)科學研究人類大腦中語言處理的生物和認知過程。研究人員專門設計了預訓練的模型來捕捉大腦如何表示語言的意義。之前的工...
2022-11-03 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集 1.6k 0
韓國先進的移動運營商構建包含數(shù)百億個參數(shù)的大型語言模型,并使用 NVIDIA DGX SuperPOD 平臺和 NeMo Megatron 框架訓練該模型。
理解是一個復雜且多面的能力,包括對文本詞匯、背景知識、語言結構的理解。因此,我們采用GLUE, SuperGLUE, SQuAD v1.1, SQuAD...
2022-09-23 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集遷移學習 1.9k 0
明喻主要分為兩類:封閉式明喻(ClosedSimile),以及開放式明喻(OpenSimile)。如圖2所示,二者區(qū)別在于是否顯式地指明本體、喻體的共同...
2022-09-23 標簽:模型語言模型數(shù)據(jù)集 1.2k 0
NVIDIA NeMo最新語言模型服務幫助開發(fā)者定制大規(guī)模語言模型
NVIDIA NeMo 大型語言模型(LLM)服務幫助開發(fā)者定制大規(guī)模語言模型;NVIDIA BioNeMo 服務幫助研究人員生成和預測分子、蛋白質及 DNA
知識嵌入(Knowledge Embedding)將知識圖譜中的關系和實體嵌入向量空間進行表示。
NAACL 會議是 ACL 的北美分會,每年舉辦一次,也是 NLP 領域備受關注的頂會之一。NAACL 主要涉及對話、信息抽取、信息檢索、語言生成、機器...
2022-08-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡計算語言模型 2.3k 0
Bert的MLM是靜態(tài)mask,而在后續(xù)的其他預訓練模型中,這一策略通常被替換成了動態(tài)mask。除此之外還有 whole word mask 的模型,這...
表示輸入的特征,在傳統(tǒng)的對抗訓練中, 通常是 token 序列或者是 token 的 embedding, 表示 ground truth. 對于由 參...
值得關注的是在論元提?。ㄒ爻槿。╇A段,除了CRF外,他們也嘗試了MRC(閱讀理解范式)、Biaffine。其中Biaffine思想來自論文Named ...
大規(guī)模預訓練語言模型借助于針對特定任務設計的prompt(無論是few shot還是zero shot),在單步驟的system-1任務上有著出色表現(xiàn),...
近年來,預訓練語言模型在各種 NLP 任務上取得了令人矚目的表現(xiàn)。然而,一些研究發(fā)現(xiàn),由預訓練模型得出的原始句表示相似度都很高,在向量空間中并不是均勻分...
由于亂序語言模型不使用[MASK]標記,減輕了預訓練任務與微調任務之間的gap,并由于預測空間大小為輸入序列長度,使得計算效率高于掩碼語言模型。PERT...
Facebook在Crosslingual language model pretraining(NIPS 2019)一文中提出XLM預訓練多語言模型,...
2022-05-05 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集nlp 3.7k 0
論文提出了一種針對論辯挖掘任務的新方法,該方法通過產(chǎn)生一系列的動作來逐步構建出一個論證圖,從而有效地避免了枚舉操作;此外,該方法還可以在不引入任何新的結...
聽話聽音!OpenAI 踐行了這一想法,幾個小時前,OpenAI通過官方推特發(fā)布了兩個嶄新的網(wǎng)絡,一個叫DALL-E(參見今天推送的頭條),能夠通過給定...
2021-04-18 標簽:語言模型數(shù)據(jù)集OpenAI 2.8k 0
谷歌開發(fā)出一個新的語言模型,包含了超過1.6萬億個參數(shù)
開發(fā)人工智能的語言模型,一直是人工智能的重要細分領域。人工智能語言模型應用包括搜索引擎、文字生成、個性化的對話工具以及軟件生成等。 2020年5月,Op...
Google科學家設計簡化稀疏架構Switch Transformer,語言模型的參數(shù)量可擴展至 1.6 萬億
剛剛,Google Brain 高級研究科學家 Barret Zoph 發(fā)帖表示,他們設計了一個名叫「Switch Transformer」的簡化稀疏架...
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