NLP01 : 形式语言和自动机
标签： c++
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AnyGPT的核心在于使用离散表示法，可以在不改变现有大规模语言模型的框架和训练方法的情况下毫不费力地纳入新的模态。AnyGPT 的核心在于使用离散表示法，可以在不改变现有大规模语言模型的框架和学习方法的情况下...
人工智能与机器学习工程师最近看了下 2021年关于 OOD 的...处理 OOD 问题一般分为有监督和无监督两类方法。有监督方法相对更直接，收集好 OOD 数据，在 IND 和OOD 上训练一个二分类器，或者直接学习一个K+1 的分类器。
了解了解Transformer的原理和基于预训练语言模型（Bert）的词表示 学会Bert的使用，具体包括pretrain和finetune Transformer原理 Transformer是在"Attention is All You Need"中提出的，模型的编码部分是一组编码器...
KV cache对应的优化方法，总结成下表：由上表可以看出，KV cache是个值得投入精力去研究的一个重要方向，算法上有着许多未知的方法可以去探索，工程上相对滞后，至少在主流推理框架上对部分方向的优化策略相对保守...
下载头必须有的 不然浏览器不认的。 Notice 注意代码里边的注释 <?php $file_name="b.png"; //1、打开文件 if(!file_exists($file_name)){ echo "文件不存在"......
4410××2×PERCEIVER-VL：具有迭代潜在注意力的[***] Jie Lei Mohit Bansal酒店，伊斯坦布尔{terran，jmincho，jielei，mbansal}@ cs.unc.edu摘要我们提出了P ERCEIVER-VL，一个视觉和语言框架，有效地处理高维多...
chatGPT 于 2022 年 11 月崭露头角。它已经开始颠覆高等教育等行业和企业，类似于印刷机和互联网。在核心上，chatGPT 利用人工智能来撰写涵盖众多主题的查询响应。在教育领域，阵营分为那些希望禁止 chatGPT 的人，...
使用拼音代替中文进行NLP（自然语言处理）任务的拼音文本互转有以下好处：减小词汇空间：中文词汇庞大，使用拼音代替可以将词汇空间减小到拼音字符的数量级，简化了问题规模。简化算法：使用拼音代替中文可以简化...
在分析跌倒检测要求的基础上，针对RNN的特点，设计了序列化的传感器数据、RNN训练与检测输入表示方法，给出了用于跌倒检测的RNN训练算法以及基于RNN的跌倒检测算法，将跌倒检测转换为输入序列的分类问题；...
156810用于提升场景文本检测器的视觉语言预训练0宋思博 1 � 万建强 1 � 杨志波 1 唐军 1 程文青 2 白翔 2 姚聪 101 阿里巴巴达摩院 2 华中科技大学0{ sibosongzju,hustwjq,yangzhibo450,...
序列模型 吴恩达 Andrew Ng Natural Language Processing & Word Embeddings Introduction to Word Embeddings Word Representation 词汇表征 1-hot representation ...相关词的泛化能力...
2022年10月15日“小红书REDtech青年技术沙龙”活动中，我们非常荣幸地邀请到了上海复旦大学计算机学院邱锡鹏教授，邱教授分享了《语言模型即服务与黑箱优化》报告，详细讲解了语言模型越来越大的背景下对于新应用...
4965231422331442 ���2Ƹ���Ƹ3314���Ƹ4点云分析的自适应图卷积方法周浩然1冯 一丹2方明生1魏明强2 * 秦静3卢彤1 *1南京大学2南京航空航天3香港理工大学摘要由二维网格状区域推广而来的三维点云的卷积算法...
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年7月23日，来源：paper digest ... 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:A Public Ground-Truth Dataset for Handwritten Circuit Diagram ...
0不要解雇语言学家：语法特征概况帮助语言模型检测语义变化0Mario Giulianelli �0阿姆斯特丹大学[email protected] Kutuzov �0奥斯陆大学[email protected]赫尔辛基大学Lidia ...
0重连再探：一种对预训练语言模型进行生物医学知识探测的对比方法0Zaiqiao Meng ��� Fangyu Liu �� Ehsan Shareghi ��0Yixuan Su � Charlotte Collins � Nigel Collier �0�剑桥大学语言...
作为一款支持multi-nodemulti-GPU的可以直接用来训练GPT3等世界上超大规模的自然语言模型的开源代码，Megatron值得被深入分析。Xianchao-Wu/Megatron-LMgithub.com/Xianchao-Wu/Megatron-LM正在上传…重新上传取消...
International Journal of Information Management Data Insights 1（2021）100011i-Pulse：一种基于NLP的物流组织员工敬业度新方法Rachit Garga，b，Arvind W Kiwelekara，Laxman D Netaka，Akshay Ghodakeb计算机...
【代码】ChatGLM2 源码分析：`ChatGLMForConditionalGeneration.chat, .stream_chat`
零基础入门NLP之新闻文本分类_Task2 Taks2中要完成的主要是对新闻数据的分布规律进行探索和了解。这里主要是对代码进行了复现与详解。 1.导入第三方模块 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ...
Transformer 与 RNN 不同，可以比较好地并行训练。Transformer 本身是不能利用单词的顺序信息的，因此需要在输入中添加位置 Embedding，否则 Transformer 就是一个词袋模型了。Transformer 的重点是 Self-Attention ...
PHP的LZF压缩扩展工具这次为大家带来的是另外一个 PHP 的压缩扩展，当然也是非常冷门的一种压缩格式，所以使用的人会比较少，而且在 PHP 中提供的相关的函数也只是对字符串的编码与解...
基于AutoEncoder的BP神经网络改进，李森林，邓小武，深度学习模型AutoEncoder可以从无标签数据中自动学习数据特征，假定网络输入与输出相同，通过优化模型训练得到的权重作为神经网络初�
Word2Vec的使用和基础原理 Word2Vec模型背后的基本思想是对出现在上下文环境里的词进行预测。对于每一条输入文本，我们选取一个上下文窗口和一个中心词，并基于这个中心词去预测窗口里其他词出现的概率。...
0模拟用户反馈对抽取式问答的强化学习0Ge Gao �，Eunsol Choi �和Yoav Artzi �0�康奈尔大学计算机科学系和康奈尔科技学院 �德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学系[email protected] [email protected]...
与传统机器学习不同，深度学习既提供特征提取功能，也可以完成分类的功能。这一TASK主要演示了如何利用深度学习来完成文本表示。 本章主要使用FastText来完成深度学习词向量的表示。FastText通过Embedding层将单词...
Transformers相较于LSTM的好处就是能够将整个句子作为input来处理，依靠attention来理解词与词之间的关系，但是相对应的坏处就是失去了词的顺序这个重要的信息，所以需要额外的将词的positional information给嵌入到...
人工智能驱动的生产力手册（一）
标签： 人工智能
这些智能系统可以执行诸如识别语音、做出决策和翻译语言等任务。AI 技术已存在数十年，并不断发展进步，导致 AI 应用在医疗保健、金融、教育和交通等各行业广泛应用。在医疗保健领域，AI 用于医学影像分析、药物发现...
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