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nlp技術(shù)

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文本分類是NLP領(lǐng)域的較為容易的入門(mén)問(wèn)題,本文記錄文本分類任務(wù)的基本流程,大部分操作使用了**torch**和**torchtext**兩個(gè)庫(kù)。 ...

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NLP入門(mén)之Bert的前世今生

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在 2018 年至 2022 年期間,NLP、CV 和通用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有大量關(guān)于分布偏移/對(duì)抗魯棒性/組合生成的研究,人們發(fā)現(xiàn)當(dāng)測(cè)試集分布與訓(xùn)練分布不同...

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對(duì)于先行者來(lái)說(shuō),范式轉(zhuǎn)變可能是很顯然的。然而,出于科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性, 我們確實(shí)需要非常明確的理由來(lái)說(shuō)明為什么人們應(yīng)該轉(zhuǎn)向大型語(yǔ)言模型,即使這些模型昂貴、難以...

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ChatGPT的技術(shù)成份有多高

ChatGPT 由 GPT-3.5 模型提供支持,與傳統(tǒng)思路不同,它采用了一種半監(jiān)督式的訓(xùn)練機(jī)器說(shuō)話。這是它的創(chuàng)新所在,也是它的獨(dú)到之處。 GPT...

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ChatGPT的新能評(píng)估及優(yōu)缺點(diǎn)

因?yàn)槟P褪歉鶕?jù)人工標(biāo)注的輸入進(jìn)行訓(xùn)練的,所以評(píng)估的核心部分也基于人工輸入,即通過(guò)讓標(biāo)注者對(duì)模型輸出的質(zhì)量評(píng)分來(lái)進(jìn)行。為避免訓(xùn)練階段涉及的標(biāo)注者的判斷過(guò)擬...

2023-02-21 標(biāo)簽:nlpOpenAIChatGPT 1859 0

淺談ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)

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GPT家族與BERT模型都是知名的NLP模型,都基于Transformer技術(shù)。GPT-1只有12個(gè)Transformer層,而到了GPT-3,則增加到96層。

2023-02-21 標(biāo)簽:TransformernlpChatGPT 3216 0

ChatGPT處理文本分段任務(wù)的能力如何

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2023-02-16 標(biāo)簽:nlpChatGPT 2417 0

ChatGPT/GPT的原理及ChatGPT的技術(shù)架構(gòu)解析

CAI模型訓(xùn)練過(guò)程 Claude 和 ChatGPT 都依賴于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)來(lái)訓(xùn)練偏好(preference)模型。CAI(Constitutiona...

2023-02-16 標(biāo)簽:AInlpOpenAI 4288 0

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