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介紹幾篇EMNLP'22的語言模型訓練方法優化工作
來自:圓圓的算法筆記 今天給大家介紹3篇EMNLP 2022中語言模型訓練方法優化的工作,這3篇工作分別是: 針對檢索優化語言模型 :優化語言模型訓練過...
首先我們對比自然語言處理和圖像處理:NLP 最基本的數據元素是單詞,每個單詞有一定的含義,可能指代某個實體;
如何讓Transformer在征程5上跑得既快又好?以SwinT部署為例的優化探索
摘要:SwinT是目前視覺transformer模型中的典型代表,在常見視覺任務,如分類、檢測、分割都有非常出色的表現。雖然在相同計算量的模型指標上,S...
2023-03-03 標簽:gpu模型Transformer 1018 0
在當前低資源的語言基準上(如FLORES-200)改進機器翻譯性能。針對資源極低的語言,可以利用圣經(世界上翻譯最多的文檔)等現有文本作為開發機器翻譯系...
視覺-語言 (Vision-Language, VL) 是計算機視覺和自然語言處理這兩個研究領域之間形成的交叉領域,旨在賦予 AI 系統從多模態數據中學...
Transformer的主要優點是它可以并行地處理輸入序列中的所有位置,因此在訓練和推理時都有著很好的效率。此外,Transformer沒有使用循環結構...
2023-03-08 標簽:TransformernlpChatGPT 922 0
NLP 任務中,數據類別不均衡問題應該是一個極常見又頭疼的的問題了。最近在工作中也是碰到這個問題,花了些時間梳理并實踐了下類別不均衡問題的解決方式,...
多模態(Multimodality)是指在信息處理、傳遞和表達中涉及多種不同的感知模態或信息來源。這些感知模態可以包括語言、視覺、聽覺、觸覺等,它們共同...
2023-08-21 標簽:數據人工智能Transformer 905 0
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學和人工智能領域的一個重要分支,旨在使計算機能夠理解、解釋和生成...
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、生成和處理人類...
作為一種有效的策略,數據增強 (data augmentation, DA) 緩解了深度學習技術可能失敗的數據稀缺情況。
神經語言(Neuro-Linguistic Programming,NLP) 神經語言是一種心理學方法,它研究人類思維、語言和行為之間的關系。NLP的核...
第三范式:基于預訓練模型 + finetuning 的范式,如 BERT + finetuning 的 NLP 任務,相比于第二范式,模型準確度顯著提高...
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