自然語言處理

掌握基于Transformer的目標(biāo)檢測算法的3個(gè)難點(diǎn)

Transformer來源于自然語言處理領(lǐng)域，首先被應(yīng)用于機(jī)器翻譯。后來，大家發(fā)現(xiàn)它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域效果也很不錯(cuò)，而且在各大排行榜上碾壓CNN網(wǎng)絡(luò)。

2023-08-22 標(biāo)簽：機(jī)器翻譯Transformer自然語言處理 713 0

人工智能技術(shù)架構(gòu)的基本原理和重要應(yīng)用

人工智能（Artificial Intelligence，AI）作為一項(xiàng)前沿技術(shù)，正以驚人的速度改變著我們的世界。隨著深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等...

2023-08-19 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)AI人工智能 1264 0

使用Koordinator支持異構(gòu)資源管理和任務(wù)調(diào)度場景的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)

Koordinator 是阿里云基于過去我們建設(shè)的統(tǒng)一調(diào)度系統(tǒng)中積累的技術(shù)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，對外開源了新一代的調(diào)度系統(tǒng)。

2023-08-15 標(biāo)簽：驅(qū)動(dòng)器人工智能計(jì)算機(jī)視覺 768 0

大型語言模型在關(guān)鍵任務(wù)和實(shí)際應(yīng)用中的挑戰(zhàn)

大型語言模型的出現(xiàn)極大地推動(dòng)了自然語言處理領(lǐng)域的進(jìn)步，但同時(shí)也存在一些局限性，比如模型可能會產(chǎn)生看似合理但實(shí)際上是錯(cuò)誤或虛假的內(nèi)容，這一現(xiàn)象被稱為幻覺（...

2023-08-15 標(biāo)簽：解碼器數(shù)據(jù)語言模型 1550 0

清華等開源「工具學(xué)習(xí)基準(zhǔn)」ToolBench，微調(diào)模型ToolLLaMA性能超越ChatGPT

最近，清華大學(xué)自然語言處理實(shí)驗(yàn)室等支持的開源社區(qū)OpenBMB （Open Lab for Big Model Base）發(fā)布了ToolBench項(xiàng)目，...

2023-06-08 標(biāo)簽：人工智能模型自然語言處理 598 0

PyTorch教程-16.6. 針對序列級和令牌級應(yīng)用程序微調(diào) BERT

16.6. 針對序列級和令牌級應(yīng)用程序微調(diào) BERT? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open ...

2023-06-05 標(biāo)簽：自然語言處理pytorch 459 0

深度學(xué)習(xí)研究之PEFT技術(shù)解析

PEFT 技術(shù)旨在通過最小化微調(diào)參數(shù)的數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度，來提高預(yù)訓(xùn)練模型在新任務(wù)上的性能，從而緩解大型預(yù)訓(xùn)練模型的訓(xùn)練成本。這樣一來，即使計(jì)算資源受限，...

2023-06-02 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言處理 674 0

深度解析昇騰AI全棧架構(gòu)設(shè)計(jì)

面向計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)、類機(jī)器人等領(lǐng)域量身打造了基于“達(dá)芬奇（DaVinci）架構(gòu)”的昇騰（Ascend）AI處理器，開啟了智能之旅。

2023-05-30 標(biāo)簽：AI計(jì)算機(jī)視覺Canny 1474 0

大模型LLM領(lǐng)域，有哪些可以作為學(xué)術(shù)研究方向？

隨著全球大煉模型不斷積累的豐富經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，人們發(fā)現(xiàn)大模型呈現(xiàn)出很多與以往統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型、深度學(xué)習(xí)模型、甚至預(yù)訓(xùn)練小模型不同的特性，耳熟能詳?shù)娜鏔ew/Zer...

2023-05-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 1176 0

中國研究人員提出StructGPT，提高LLM對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的零樣本推理能力

盡管結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的體量往往非常巨大，但不可能容納輸入提示中的所有數(shù)據(jù)記錄（例如，ChatGPT 的最大上下文長度為 4096）。將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)線性化為 LL...

2023-05-24 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)管理自然語言處理知識圖譜 3056 0

大模型在不同任務(wù)中的優(yōu)缺點(diǎn)

如果自己是一個(gè)大模型的小白，第一眼看到 GPT、PaLm、LLaMA 這些單詞的怪異組合會作何感想？假如再往深里入門，又看到 BERT、BART、RoB...

2023-05-23 標(biāo)簽：微軟模型自然語言處理 4045 0

淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展應(yīng)用致使語音識別錯(cuò)誤率上較傳統(tǒng)語音識別方法錯(cuò)誤率減少30%(20年來最大降幅),同時(shí)也大幅削減了圖像識別的錯(cuò)誤率，自2011年以來...

2023-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計(jì)算數(shù)據(jù)集 1105 0

Instruct-UIE：信息抽取統(tǒng)一大模型

Instruct-UIE 統(tǒng)一了信息抽取任務(wù)訓(xùn)練方法，可以融合不同類型任務(wù)以及不同的標(biāo)注規(guī)范，統(tǒng)一進(jìn)行訓(xùn)練。針對新的任務(wù)需求，僅需要少量的數(shù)據(jù)進(jìn)行增量式...

2023-04-25 標(biāo)簽：模型自然語言處理ChatGPT 1754 0

知識橋接的因果交互網(wǎng)絡(luò)（KBCIN）

另一方面，根據(jù)Moors等人[8],人類的感覺和行動(dòng)傾向是情緒的兩個(gè)重要組成部分，并在很大程度上為目標(biāo)情緒的產(chǎn)生提供了潛在的因果線索。為此，社會交互CS...

2023-04-23 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自然語言處理nlp 968 0