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标签 > 语言模型
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知识管理涉及到用于在组织中捕获、存储和共享知识的流程和技术。在聊天机器人设计的背景下,知识管理可以帮助确保聊天机器人能够访问广泛的相关信息,并可以为用户...
现代计算机视觉和自然语言模型在能力越来越强大的同时,模型尺寸也随之显著增大。由于当前进行一次单模态模型的预训练既耗费资源又昂贵,因此端到端视觉语言预训练...
为训练该稠密检索模型,已有方法通常基于一对比学习训练目标,即拉近语义一致的Query和Document的表示(Positive),并推远语义无关的Doc...
LLaMA论文研读:小参数+大数据的开放、高效基础语言模型阅读笔记
这些努力都是基于这样的假设:更多的参数会带来更好的性能。然而,Hoffmann等人(2022)最近的工作表明,在给定的计算预算下,最好的性能不是由最大的...
Subword算法如今已经成为了一个重要的NLP模型性能提升方法。自从2018年BERT横空出世横扫NLP界各大排行榜之后,各路预训练语言模型如同雨后春...
解读ChatGPT背后的技术重点:RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗
我们先来看看基于语言模型的会话代理的全景。ChatGPT 并非首创,事实上很多组织在 OpenAI 之前就发布了自己的语言模型对话代理 (dialog ...
有趣的是,2014 年,由 Goodfellow 等人提出的生成对抗网络(GAN),在生成任务中并没有大放异彩,正当大家以为 GAN 在生成方面已经不行...
有了Fine-tune-CoT方法,小模型也能做推理,完美逆袭大模型
如果给语言模型生成一些 prompting,它还向人们展示了其解决复杂任务的能力。标准 prompting 方法,即为使用少样本的问答对或零样本的指令的...
sparse retrieval:传统的基于字或基于词去建立倒排索引,同时基于此去构建很多查询理解的一系列的能力,包括一些文本相关性排序等;
Abstract Intro 尽管基于预训练的语言模型的摘要取得了成功,但一个尚未解决的问题是生成的摘要并不总是忠实于输入文档。造成不忠实问题的原因...
我们发现prompt,再给定不同的template时可以生成不同方面的positive pair,且避免embedding bias。
2022-10-25 标签:语言模型 1.4k 0
数据的标签错误随处可见,如何在噪声数据集上学习到一个好的分类器,是很多研究者探索的话题。在 Learning With Noisy Labels 这个大...
上面收的引入知识库+KNN的方法,缓解了模型参数需要强记忆训练样本的问题。此外,文中还通过KNN检索结果来指导模型的学习过程。
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