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聊一聊Transformer中的FFN

NLP上估計會幫助reduce overfitting, improve generalization，但是與其花時間改這個地方不如好好clean da...

2024-03-13 標簽：gpu Transformer nlp 440 0

一文詳解Transformer神經網絡模型

Transformer模型在強化學習領域的應用主要是應用于策略學習和值函數近似。強化學習是指讓機器在與環境互動的過程中，通過試錯來學習最優的行為策略。

2024-02-20 標簽：神經網絡 AI Transformer 4794 0

影響AI生態系統的七大主要趨勢

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。

2024-01-31 標簽：AI 自然語言處理 nlp 1002 0

基礎模型能為機器人帶來怎樣的可能性？

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...

2024-01-26 標簽：機器人計算機視覺自然語言處理 106 0

Continous Batching大模型推理關鍵技術

TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年，我開始思考如何把變長輸入Batchin...

2024-01-23 標簽：gpu GPT nlp 421 0

Transformers的功能概述

近年來，我們聽說了很多關于Transformers的事情，并且在過去的幾年里，它們已經在NLP領域取得了巨大成功。Transformers是一種使用注意...

2024-01-23 標簽：編碼器模型 nlp 320 0

教您如何精調出自己的領域大模型

BERT和 GPT-3 等語言模型針對語言任務進行了預訓練。微調使它們適應特定領域，如營銷、醫療保健、金融。在本指南中，您將了解 LLM 架構、微調過程...

2024-01-19 標簽：神經網絡 nlp ChatGPT 601 0

詳解機器人技術基礎模型

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。

2024-01-08 標簽：機器人人工智能自然語言處理 213 0

如何利用位置編碼實現長度外推？

無論是縮放位置索引還是修改基地，所有token都變得彼此更接近，這將損害LLM區分相近token的位置順序的能力。結合他們對RoPE的波長的觀察，存在一...

2024-01-08 標簽：語言模型 Transformer 位置編碼器 251 0

NLP領域的語言偏置問題分析

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...

2024-01-03 標簽：數據收集數據集自然語言處理 271 0

什么是AI Agent？NLP到AGI的發展路線

大模型在語言理解、決策制定以及泛化能力等方面展現出強大的潛力，成為代理構建過程中的關鍵角色，而代理的進展也為大模型提出了更高的要求。

2023-12-18 標簽：AI 人工智能 Agi 1038 0

什么是神經網絡？神經網絡是如何工作的？GPT與神經網絡的關系

作為一名程序員，我們習慣于去了解所使用工具、中間件的底層原理，本文則旨在幫助大家了解 AI 模型的底層機制，讓大家在學習或應用各種大模型時更加得心應手，...

2023-12-13 標簽：神經網絡 RGB 人工智能 993 0

無監督域自適應場景：基于檢索增強的情境學習實現知識遷移

本文對比了多種基線方法，包括無監督域自適應的傳統方法（如Pseudo-labeling和對抗訓練）、基于檢索的LM方法（如REALM和RAG）和情境學習...

2023-12-05 標簽：解碼器編碼器語言模型 270 0

深入理解BigBird的塊稀疏高效實現方案

RoBERTa 架構的 BigBird 模型現已集成入 transformers 中。本文的目的是讓讀者深入了解 BigBird 的實現，并讓讀者能...

2023-11-29 標簽：gpu 算法 Transformer 308 0

基于顯式證據推理的few-shot關系抽取CoT

最近，上下文學習策略已被證明在沒有訓練的情況下顯示出顯著的結果。很少有研究利用上下文學習進行zero-shot信息提取。不幸的是，推理的證據在思維鏈提示...

2023-11-20 標簽：語言模型 nlp LLM 439 0

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大模型壓縮首篇綜述來啦

模型壓縮涉及將大型資源密集型模型轉化為適合在受限移動設備上存儲的緊湊版本。此外，它還可以優化模型以實現更快的執行速度和最小的延遲，或在這些目標之間取得平衡。

2023-09-26 標簽：模型數據集 nlp 678 0

這篇究極諷刺的文章一出，NLP無了

一個在推上測試Phi-1.5的例子引發了眾多討論。例如，如果你截斷下圖這個問題并輸入給Phi-1.5，它會自動完成為計算第三個月的下載數量，并且回答是正確的。

2023-09-25 標簽：模型數據集 nlp 200 0

什么是零樣本學習？為什么要搞零樣本學習？

零樣本分類的技術目前正處于高速發展時期，所涉及的具體應用已經從最初的圖像分類任務擴展到了其他計算機視覺任務乃至自然語言處理等多個相關領域。對此，本...

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