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...

一只小狐狸带你解锁NLP/ML/DL秘籍正文来源：Microstrong1 LightGBM简介GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是机器学习中...

文 | Alex(凹非寺)源 | 量子位这个翻译模型，不仅支持200+语言之间任意两两互译，还是开源的。Meta AI在发布开源大型预训练模型OPT之后，再次发布最新成果NLLB。NLLB的全称为No Language Left Behind，如果套用某著名电影，可以翻译成“一个语言都不能少”。这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多...

导读众所周知，计算机视觉技术（CV）是企业人工智能应用比重最高的领域之一。为降低企业成本，工程师们一直在探索各类模型压缩技术，来产出“更准、更小、更快”的AI模型部署落地。而在自然语言处理领域（NLP）中，随着模型精度的不断提升，模型的规模也越来越大，例如以BERT、GPT为代表的预训练模型等，这成为企业NLP模型部署落地的拦路虎。本文为大家介绍一个低成本、高收益的AI模型自动压缩工具（ACT..

正文来自订阅号：AINLP正文作者：太子長琴（NLP算法工程师）小夕，我来给你出个题，看看你的反应如何？好呀好呀，你说~“梁启超有一个著名的儿子，叫梁思成;同时还有一个著名的学生，叫徐志...

这份技术报告介绍了PIXART-δ，这是一个将潜在一致性模型（LCM）和ControlNet集成到先进的PIXART-δ模型中的文本到图像合成框架。PIXART-δ以其通过极其高效的训练过程生成1024px分辨率高质量图像的能力而闻名。LCM在PIXART-δ中的集成显著加快了推理速度，使得在仅2-4步内就能生成高质量图像。值得注意的是，PIXART-δ实现了在0.5秒内生成1024x1024像素

这些计划的发布将有助于研究目前尚不甚了解的模型方面，例如预训练数据与模型能力之间的关系、设计和超参数选择的影响，以及各种优化方法对模型训练的影响。OLMo模型的训练过程也不例外。需要注意的是，这些估算值应被视为下限，因为它们没有包括其他排放源，如硬件和数据中心基础设施的制造、运输和处置过程中的固有排放，以及使用、反弹效应或其他环境影响，如水消耗或采矿等。OLMo的发布不同于以往的努力，它不仅仅提供

HPT的主要部件，如大语言模型和视觉编码器都可以使用开源的预训练模型，而HPT中连接视觉和语言模态的桥梁，称之为H-former，它将视觉数据转换为语言标记。为了使语言模型能够充分理解视觉信息，H-Former 采用双网络设计，学习视觉—语言对齐的本地特征和全局特征，使 HPT 能够理解细粒度细节和抽象的高层信息。如下图所示，H-former将图像转换成视觉嵌入，该嵌入具备与文本对齐的信息，可以直

，答案将不再是一条语焉不详的“比较布赖斯峡谷与拱门国家公园公园”的旅游笔记链接，而是直接告诉我们“虽然这两个公园都禁止宠物狗在未铺设好的小径上活动，但布莱斯峡谷有两条铺设好的小径，允许宠物狗进入。这一年，伴随着GPT-4震惊世人的同时，开源社区的力量也壮大了起来，LLaMa 系列模型开源可商用为此做出了很大的贡献。事实上，GPT-4发布以来，国内外众多科技巨头都竞相追逐，但是都只能不断接近，但无法

文 | zzy文章地址: https://arxiv.org/abs/2304.05302v1训练代码：https://github.com/GanjinZero/RRHF模型权重：https://huggingface.co/GanjinZero/wombat-7b-delta文章提出RRHF一种无须强化学习的对齐方法训练语言模型。该文章利用chatGPT或者GPT-4作为得分模型，开发了语言模