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大模型的训练数据包括书籍、文章、网站信息、代码信息等等,这些数据输入到大模型中的目的,实质在于全面准确的反应“人类”这个东西,通过告诉大模型单词、语法、句法和语义的信息,让模型获得识别上下文并生成连贯响应的能力,以捕捉人类的知识、语言、文化等等方面。:不夸张的说,GPT-4 的算术与推理判断的能力超过了以往的任何模型,在 GSM8k、SVAMP 和 AQuA 上大模型都具有突破性的能力,值得指出的
从“游玩第一难是解压”“多家公司放假让员工打游戏”“老外恶补西游记”到“复刻古建筑”“泼天的富贵到了山西”,再到“第一批通关者出现”“结局是be”,关于它的热搜就没有断过,已经卖出超过四百五十万份,最高同时在线人数二百多万,Steam这两天的热销商品一直是它,众多评测机构打出了8.5以上的高分。此外,DLSS 3还引入了光学多帧生成技术,这是DLSS帧生成的关键组成部分。全景光线追踪能准确地模拟整
一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍老板老板,听说BERT是个瞎子此话怎讲?它能理解语言,但是理解不了小夕的自拍!video-BERT了解一下喵喵喵?AI的三大核心板块(CV/Spe...
本文将探讨PyTorch和TensorFlow这两种流行深度学习框架之间的关键相似点和不同点。为什么选择这两个框架,而不是其他的呢?目前有很多的深度学习框架,而且很多都可用于实际的生产,...
前言BERT的出现让NLP发展实现了一个大飞跃,甚至有大佬说NLP已经没有可以做的啦,后面就是拼机器拼money了。但是,我认为任何领域的进步之后都会有更苛刻的要求,科研没有尽头,需求也永远无法满足。而多模态,要求机器拥有多维度的感知能力,就是一个更强的挑战。 关于这个话题也逐渐成为另外一个新热点。从19年到现在的论文数量就可见一斑。所以,为了迎上发展的势头,在继videoBERT之后...
在Transformer被提出以前,以LSTMs为代表的RNNs网络结构由于计算简单、擅长处理序列数据常被用作NLP领域的基础架构。但受其结构限制,RNNs容易出现梯度消失和梯度爆炸问题,也无法像Transformer那样进行缩放或有效地利用长上下文。而自注意力机制则擅长处理长文本,但它计算起来有些复杂,复杂度跟数据长度的平方成正比。最近,来自Stanford的团队设计了一种新的序列建模层——测试
文| ZenMoore编| 小轶以前我一直以为,主题建模(提取文档的主题词)这种机器学习时代就开始研究的基础工具,现在肯定已经到头了,虽然...有时效果可能不是那么让人满意。但突然看到一则推文:“彻底疯了!不需要预先清洗数据,就能够快速拿到质量难以置信的主题!” “NLP 主题模型的未来!”好家伙!让人又爱又恨又离不开的主题模型,终于要升华了吗?!!看了论文之后,恍然大悟...
默认情况下,大模型在进行token输出时,可以在词汇表中选择任意一个词汇,作为下一个输出token。而在使用动态的约束解码技术后,大模型在下一个token输出时,便增加了一些约束,将模型限制在有效的token内,而不是所有token。很多人说,为什么非要纠结 JSON 格式的输出,我用的挺好的,啥 JSON 格式都没见过,这种要么就是用的不多,要么就不是做开发的!但很明显,93%的准确率也就意味着
在自然语言处理(NLP)的领域,Transformer架构自2017年提出以来,已经成为了一种主流的模型,它在多种任务中取得了前所未有的成功。与此同时,循环神经网络(RNN)这一曾经的主流架构逐渐被边缘化。然而,本文的研究提出了一个颠覆性的观点:即使Transformer在概念上与RNN有所不同,但在某些情况下,仅包含解码器的Transformer实际上可以被视为一种无限多状态的RNN(MSRNN
目录打卡的baseline模型打卡的任务场景和数据集一、相似度计算&复述识别(textual similarity¶phrase identification)二、问答匹配(answer selection)三、对话匹配(response selection)四、自然语言推理/文本蕴含识别(Natural Language Inference/Textual Ent...