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標簽 > 自然語言
自然語言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語言。例如，漢語、英語、日語都是自然語言的例子，這一種用法可見于自然語言處理一詞中。自然語言是人類交流和思維的主要工具。
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基于用于自然語言生成的“語境調(diào)優(yōu)”技術(shù)
自然語言生成（又稱為文本生成）旨在基于輸入數(shù)據(jù)用人類語言生成合理且可讀的文本。隨著預(yù)訓練語言模型的發(fā)展，GPT-3，BART等模型逐漸成為了生成任務(wù)的主...
2022-10-14 標簽：數(shù)據(jù)模型深度學習 1.6k 0
LERF：當CLIP遇見NeRF！讓自然語言與3D場景交互更直觀
但自然語言不同，自然語言與 3D 場景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場景來解釋，通過詢問餐具在哪，或者詢問用來攪拌的工具在哪，以這種方式就可以...
在選擇k值時，較大的值會使生成的內(nèi)容更具多樣性，但可能會生成不合理的內(nèi)容；較小的值則使生成的內(nèi)容多樣性較低，但質(zhì)量更有保證。我們可以根據(jù)任務(wù)的不同選擇合...
ESIM是ACL2017的一篇論文，在當時成為各個NLP比賽的殺器，直到現(xiàn)在仍是入門自然語言推理值得一讀的文章。 本文根據(jù)ESIM原文以及pyto...
層間對齊度（Inter-layer alignment）是用于評估不同層次結(jié)構(gòu)之間的相似性或一致性的指標。這一指標在許多應(yīng)用中都是至關(guān)重要的，例如計算機...
2023-12-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習自然語言 1.5k 0
基于雙級優(yōu)化（BLO）的消除過擬合的微調(diào)方法
這篇論文試圖解決的問題是大型預(yù)訓練模型在下游任務(wù)中進行微調(diào)時出現(xiàn)的過擬合問題。盡管低秩適應(yīng)（LoRA）及其變體通過學習低秩增量矩陣有效地減少了與完全微調(diào)...
2024-04-02 標簽：數(shù)據(jù)集LoRa自然語言 1.5k 0
nlp神經(jīng)語言和NLP自然語言的區(qū)別和聯(lián)系
神經(jīng)語言（Neuro-Linguistic Programming，NLP） 神經(jīng)語言是一種心理學方法，它研究人類思維、語言和行為之間的關(guān)系。NLP的核...
ETH提出RecurrentGPT實現(xiàn)交互式超長文本生成
RecurrentGPT 則另辟蹊徑，是利用大語言模型進行交互式長文本生成的首個成功實踐。它利用 ChatGPT 等大語言模型理解自然語言指令的能力，通...
2023-05-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言ChatGPT 1.4k 0
Transformer在下一個token預(yù)測任務(wù)上的SGD訓練動態(tài)
? 【導讀】 AI理論再進一步，破解ChatGPT指日可待？ Transformer架構(gòu)已經(jīng)橫掃了包括自然語言處理、計算機視覺、語音、多模態(tài)等多個領(lǐng)域，...
2023-06-12 標簽：Transformer自然語言ChatGPT 1.3k 0
GLoRA：一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法
近年來，大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域，在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型，通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù)，在...
2023-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語言 1.3k 0
一個通用的自適應(yīng)prompt方法，突破了零樣本學習的瓶頸
為了解決這個問題，這篇研究提出了一種Universal Self-adaptive Prompting (USP)方法，對LLMs的零樣本學習進行了優(yōu)化...
2023-06-01 標簽：語言模型數(shù)據(jù)集自然語言 1.3k 0
研究者們提出了一個框架來描述LLMs在處理多語言輸入時的內(nèi)部處理過程，并探討了模型中是否存在特定于語言的神經(jīng)元。
Multi-CLS BERT：傳統(tǒng)集成的有效替代方案
在 GLUE 和 SuperGLUE 數(shù)據(jù)集上進行了實驗，證明了 Multi-CLS BERT 在提高整體準確性和置信度估計方面的可靠性。它甚至能夠在訓...
2023-07-04 標簽：模型數(shù)據(jù)集自然語言 1.3k 0
這對知識表示領(lǐng)域來說是一個巨大的步驟。長時間以來，人們關(guān)注的是明確的知識，例如嵌入在文本中的知識，有時也被稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及以結(jié)構(gòu)化形式存在的知識，...
鑒于價格和質(zhì)量的廣泛差異，從業(yè)者可能很難決定如何最好地使用所有可用的 LLM 工具。此外，如果服務(wù)中斷，則依賴單個 API 提供者是不可靠的，這可能發(fā)生...
2023-05-23 標簽：API數(shù)據(jù)集自然語言 1.2k 0
基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時序推理框架LECTER
理解自然語言中與事件相交織的時間概念是理解事件演化的重要內(nèi)容。人可以具有對事件的典型發(fā)生時間、發(fā)生頻率、持續(xù)時間等時間屬性的感知能力，同時，也能夠把握好...
傳統(tǒng)的計算系統(tǒng)是圍繞計算機程序中表達的指令的執(zhí)行來設(shè)計的。相反，語言模型可以遵循用自然語言表達的指令，或者從大量數(shù)據(jù)中的隱含模式中學習該做什么。
? 大型語言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語義信息？這一問題在計算機科學和自然語言處理領(lǐng)域一直存在爭議。然而，MIT的一項新研究表明，僅基于文...
2023-05-25 標簽：數(shù)據(jù)語言模型自然語言 1.2k 0
蒸餾也能Step-by-Step：新方法讓小模型也能媲美2000倍體量大模型
為了解決大型模型的這個問題，部署者往往采用小一些的特定模型來替代。這些小一點的模型用常見范式 —— 微調(diào)或是蒸餾來進行訓練。微調(diào)使用下游的人類注釋數(shù)據(jù)升...
16.5。自然語言推理：使用注意力? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the noteb...
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