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標簽 > 自然語言處理
自然語言處理（ Natural Language Processing， NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
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算法歷程：線性回歸是一種古老的統計方法，它試圖找到最佳擬合數據的直線或超平面，最早可以追溯到19世紀初的高斯最小二乘法理論。
循環神經網絡（RNN）：用于序列數據建模和自然語言處理任務的常用模型，傳統神經網絡的結構比較簡單，通常為：輸入層 – 隱藏層 – 輸出層。
當前，業界在將傳統優化技術引入 LLM 推理的同時，同時也在探索從大模型自回歸解碼特點出發，通過調整推理過程和引入新的模型結構來進一步提升推理性能。
在大模型的發展史上，Scaling Law（規模律）發揮了核心作用，它是推動模型性能持續提升的主要動力。Scaling Law揭示了這樣一個現象：較小的...
基于Transformer架構的大型模型在人工智能領域中發揮著日益重要的作用，特別是在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）領域。
門控網絡或路由: 這個部分用于決定哪些令牌 (token) 被發送到哪個專家。例如，在下圖中，“More”這個令牌可能被發送到第二個專家，而“Param...
2024-02-22 標簽：神經網絡AITransformer 1896 0
大模型的核心技術是自然語言處理（NLP）和深度學習。具體而言，它基于Transformer架構，使用了大規模無監督學習方法，例如自回歸語言建模和掩碼語言...
自然語言處理領域存在著一個非常有趣的現象：在多語言模型中，不同的語言之間似乎存在著一種隱含的對齊關系。
過去，計算機只能在人類語言首先被翻譯成代碼后才能理解。但通過使用NLP，機器能夠在文本保持其自然狀態的情況下獲取智能。
為了理解每個組件的作用，讓我們通過訓練Transformer解決翻譯問題的過程，逐步了解Transformer的工作原理。我們將使用訓練數據的一個樣本，...
2024-01-30 標簽：解碼器Transformer自然語言處理 1303 0
機器人是一種擁有無盡可能性的技術，尤其是當搭配了智能技術時。近段時間創造了許多變革性應用的大模型有望成為機器人的智慧大腦，幫助機器人感知和理解這個世界并...
盡管大語言模型能力不斷提升，但一個持續存在的挑戰是它們具有產生幻象的傾向。本文構建了幻象評測基準HaluEval 2.0，并基于該評測框架從預訓練/有監...
基礎模型在解決機器人技術中的數據稀缺問題上至關重要。它們為使用最少的特定數據學習和適應新任務提供了堅實的基礎。
人工智能作為人類智慧的輔助和延伸,突破了人類認知效率低、考慮因素有限等生理限制。目前,人工智能技術在自然語言處理、圖像識別、無人駕駛、醫學診斷、軍事智能...
最近復旦大學自然語言處理組鄭驍慶和黃萱菁團隊提出了基于表征工程（Representation Engineering）的生成式語言大模型人類偏好對齊方法...
2024-01-03 標簽：自然語言處理 261 0
許多研究證明，學術論文表達的nativeness會影響其被接受發表的可能性[1, 2]。先前的研究也揭示了非英語母語的作者在國際期刊發表論文時所經歷的壓...
盡管基本的CoT提示策略在復雜推理任務中展示出了強大的能力，但它仍然面臨著一些問題，比如推理過程存在錯誤和不穩定等。因此，一系列的研究通過增強的提示方法...
由于深度學習，圖像識別和計算機視覺任務的性能得到了顯著提高。由于在龐大的數據集上訓練深度神經網絡，計算機現在可以可靠地分類和理解圖像，從而開辟了廣泛的應...
隨著人工智能技術的不斷發展，多模態成為了一個備受關注的研究方向。多模態技術旨在將不同類型的數據和信息進行融合，以實現更加準確、高效的人工智能應用。本文將...
近日，阿里云人工智能平臺 PAI 與華南理工大學朱金輝教授團隊、達摩院自然語言處理團隊合作在自然語言處理頂級會議 EMNLP2023 上發表基于機器翻譯...
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