
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
未填写擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
预训练语言模型的发展——从原始神经网络语言模型到GPT/BERT
文章从最原始的语言模型开始,介绍Word2Vec/Glove等第一代PLMs方法及其缺点;然后延伸介绍ELMO/GPT/BERT等第二代PLMs方法,集中在学习基于文脉的词向量表示,保留模型本身。
unhandled cuda error, NCCL version 2.7.8问题解决
设置环境变量来获取更详细的错误信息。框架进行分布式训练时,遇到NCLL相关错误。
NLP基准数据 —— GLUE
NLP基准数据(Benchmark Dataset)—— GLUE,包含九项NLU任务
预训练语言模型(PLMs)综述
预训练语言模型(PLMs)是在大规模语料库上以自监督方式进行预训练的语言模型。在过去的几年中,这些PLM从根本上改变了自然语言处理社区。传统的自监督预训练任务主要涉及。在对这些PLM进行预训练后,可以对下游任务进行微调。按照惯例,这些微调包括。在下游任务上对PLM进行微调通常会带来非凡的性能提升,这就是plm如此受欢迎的原因。在本教程中,从两个角度提供广泛而全面的介绍:为什么这些PLM有效,以及如
基于opencv的图像操作——图片比较、缩放图片、图片边缘填充、对比度增强、图像二值化等
基于opencv的图像操作,包括图片比较、缩放图片、图片边缘填充、对比度增强、图像二值化等
到底了







