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標(biāo)簽 > 自然語(yǔ)言
自然語(yǔ)言(Natural language)通常是指一種自然地隨文化演化的語(yǔ)言。例如,漢語(yǔ)、英語(yǔ)、日語(yǔ)都是自然語(yǔ)言的例子,這一種用法可見(jiàn)于自然語(yǔ)言處理一詞中。自然語(yǔ)言是人類交流和思維的主要工具。
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ETH提出RecurrentGPT實(shí)現(xiàn)交互式超長(zhǎng)文本生成
RecurrentGPT 則另辟蹊徑,是利用大語(yǔ)言模型進(jìn)行交互式長(zhǎng)文本生成的首個(gè)成功實(shí)踐。它利用 ChatGPT 等大語(yǔ)言模型理解自然語(yǔ)言指令的能力,通...
2023-05-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語(yǔ)言ChatGPT 1157 0
大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息
? 大型語(yǔ)言模型能否捕捉到它們所處理和生成的文本中的語(yǔ)義信息?這一問(wèn)題在計(jì)算機(jī)科學(xué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域一直存在爭(zhēng)議。然而,MIT的一項(xiàng)新研究表明,僅基于文...
2023-05-25 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)語(yǔ)言模型自然語(yǔ)言 953 0
鑒于價(jià)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(gè) API 提供者是不可靠的,這可能發(fā)生...
2023-05-23 標(biāo)簽:API數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1077 0
基于自監(jiān)督邏輯歸納的模糊時(shí)序推理框架LECTER
理解自然語(yǔ)言中與事件相交織的時(shí)間概念是理解事件演化的重要內(nèi)容。人可以具有對(duì)事件的典型發(fā)生時(shí)間、發(fā)生頻率、持續(xù)時(shí)間等時(shí)間屬性的感知能力,同時(shí),也能夠把握好...
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(gè)問(wèn)題,部署者往往采用小一些的特定模型來(lái)替代。這些小一點(diǎn)的模型用常見(jiàn)范式 —— 微調(diào)或是蒸餾來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。微調(diào)使用下游的人類注釋數(shù)據(jù)升...
自然語(yǔ)言和ChatGPT的大模型調(diào)教攻略
指令調(diào)整(Instruction Tuning)將多種任務(wù)轉(zhuǎn)化成自然語(yǔ)言表述的形式,再通過(guò)seq2seq的監(jiān)督學(xué)習(xí)+多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式調(diào)整大規(guī)模語(yǔ)言模型的參數(shù)。
In-context learning如何工作?斯坦福學(xué)者用貝葉斯方法解開(kāi)其奧秘
In-context learning允許用戶為新用例快速構(gòu)建模型,而無(wú)需為每個(gè)任務(wù)微調(diào)和存儲(chǔ)新參數(shù)。它通常只需要很少的訓(xùn)練示例就可以使模型正常工作,而...
LERF:當(dāng)CLIP遇見(jiàn)NeRF!讓自然語(yǔ)言與3D場(chǎng)景交互更直觀
但自然語(yǔ)言不同,自然語(yǔ)言與 3D 場(chǎng)景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場(chǎng)景來(lái)解釋,通過(guò)詢問(wèn)餐具在哪,或者詢問(wèn)用來(lái)攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
自然語(yǔ)言融入NeRF,給點(diǎn)文字就生成3D圖的LERF來(lái)了
但自然語(yǔ)言不同,自然語(yǔ)言與 3D 場(chǎng)景交互非常直觀。我們可以用圖 1 中的廚房場(chǎng)景來(lái)解釋,通過(guò)詢問(wèn)餐具在哪,或者詢問(wèn)用來(lái)攪拌的工具在哪,以這種方式就可以...
2023-03-22 標(biāo)簽:3D數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 703 0
Wolfram應(yīng)用服務(wù)器的優(yōu)勢(shì)及其主要特點(diǎn)
通過(guò)利用Wolfram 語(yǔ)言的內(nèi)置計(jì)算智能,您可以在很短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)建強(qiáng)大、高質(zhì)量的內(nèi)容。
所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大,中,?。┘右悦枋?,借助定性的,不精確的以及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá),模糊控制是一種基于...
2023-03-01 標(biāo)簽:模糊控制復(fù)雜系統(tǒng)自然語(yǔ)言 7056 0
所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大,中,?。┘右悦枋觯柚ㄐ缘?,不精確的以及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá),模糊控制是一種基于...
所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大,中,?。┘右悦枋?,借助定性的,不精確的以及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá),模糊控制是一種基于...
所謂模糊控制,就是對(duì)難以用已有規(guī)律描述的復(fù)雜系統(tǒng),采用自然語(yǔ)言(如大,中,?。┘右悦枋?,借助定性的,不精確的以及模糊的條件語(yǔ)句來(lái)表達(dá),模糊控制是一種基于...
ESIM是ACL2017的一篇論文,在當(dāng)時(shí)成為各個(gè)NLP比賽的殺器,直到現(xiàn)在仍是入門自然語(yǔ)言推理值得一讀的文章。 本文根據(jù)ESIM原文以及pyto...
隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn),以及多模態(tài)的發(fā)展,在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。目前已經(jīng)提出了各種各樣的多模態(tài)對(duì)話數(shù)...
2023-02-22 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)集自然語(yǔ)言 1720 0
簡(jiǎn)述NLP技術(shù)的應(yīng)用及思考
自然語(yǔ)言處理是什么呢? 1. 語(yǔ)言是生物同類之間由于溝通需要而制定的具有統(tǒng)一編碼解碼標(biāo)準(zhǔn)的聲音(圖像)指令。包含手勢(shì)、表情、語(yǔ)音等肢體語(yǔ)言,文字是...
2023-02-22 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)自然語(yǔ)言nlp 787 0
基于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的行業(yè)搜索的應(yīng)用和研究
sparse retrieval:傳統(tǒng)的基于字或基于詞去建立倒排索引,同時(shí)基于此去構(gòu)建很多查詢理解的一系列的能力,包括一些文本相關(guān)性排序等;
基于使用對(duì)比學(xué)習(xí)和條件變分自編碼器的新穎框架ADS-Cap
在本文中,我們研究了圖像描述(Image Captioning)領(lǐng)域一個(gè)新興的問(wèn)題——圖像風(fēng)格化描述(Stylized Image Captioning)。
如何充分挖掘預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)-語(yǔ)言基礎(chǔ)大模型的更好零樣本學(xué)習(xí)能力
因此,合適的prompt對(duì)于模型的效果至關(guān)重要。大量研究表明,prompt的微小差別,可能會(huì)造成效果的巨大差異。研究者們就如何設(shè)計(jì)prompt做出了各種...
2022-10-19 標(biāo)簽:模型數(shù)據(jù)集Clip 1789 0
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