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什么是预训练语言模型
NLP基础知识和综述
答:
GPT是通过Transformer来
训练语言模型
,它所训练的语言模型是单向的,通过上文来预测下一个单词 BERT通过Transformer来训练MLM这种真正意义上的双向的语言模型,它所训练的语言模型是根据上下文来预测当前词。 以上部分的详细介绍在NLP之
预训练
篇中有讲到 语言模型的评判指标 具体参考: https://blog.csdn.net/index20001/...
深度学习网络加载
预训练模型
有
什么
用吗
答:
该
预训练模型
用处如下:1、深度学习网络加载预训练模型可以提高训练效率:预训练模型已经学习到了大量文本数据中的特征表示,可以直接使用这些特征表示进行任务训练,避免了从头开始训练的繁琐过程,提高了训练效率。改善模型性能:预训练模型已经学习到了通用的语法语义知识,可以直接应用于各种自然
语言
处理任务中...
...很多做AI语音的厂商都在说NLP,NLP和传统关键词的区别究竟是
什么
?
答:
此次发布的NLP2.0系统,最核心的亮点,一知智能在杭州人工智能计算中心与升腾生态软硬件进行调优,结合浙大·一知人工智能联合研究中心,共同提出了在泛消费领域的专用大规模
预训练语言模型
“EAZI”。在基于数百G级别涵盖消费领域信息的互联网网页、论坛、微博、新闻等形式的高质量语料...
百度AI算法ERNIE在通用
语言
理解评估测试钟表现如何?-疯米AI
答:
在Transformer的双向编码器表示(BERT)于2018年末创建之前,自然
语言模型
并不是那么好。他们擅长预测句子中的下一个单词(因此非常适用于自动完成功能),但即使经过一小段时间,他们也无法承受任何思路。这是因为它们不理解含义,例如“它”一词可能指的是
什么
。但是BERT改变了这一点。先前的模型学会了仅...
chatGPT是
什么
意思?
答:
ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人
模型
,一款人工智能技术驱动的自然
语言
处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,不仅上知天文下知地理,知识渊博,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,但ChatGPT不单是聊天机器人的简单,甚至能...
文本向量化的具体方法
答:
GloVe:GloVe(Global Vectors for Word Representation)是一种基于全局词频统计的词嵌入模型。它通过学习单词的共现统计信息来生成向量表示。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers):BERT是一种基于Transformer模型的
预训练语言模型
,能够生成上下文相关的词嵌入。可以使用BERT模型直接获取...
拓竹p1p自带
模型
是哪些
答:
GPT-3模型、BERT模型等。GPT-3模型:GPT-3是一种基于深度学习的自然语言处理模型,可以生成人类类似的文本。BERT模型:BERT是一种
预训练
的
语言模型
,可以用于各种自然语言处理任务,如文本分类、命名实体识别等。
"深度学习多模态
训练
,怎么解决不同模态之间差异的问题? "
答:
仅仅使用少量文本数据(10K个文本句子)的SpeechLM显著地超越了之前的SOTA
模型
。目前,该模型已经在GitHub开源,并将集成到 Hugging Face框架中供研发者参考。回首语音和
语言
联合训练 与NLP不同,语音信号是连续的,因此很难直接找到类似于BERT
预训练
的预测标签。想要解决这个问题,就需要一个Tokenizer将连续的...
大
模型
base和chat区别
答:
训练数据不同,应用场景不同。根据查询哔哩哔哩显示:1、训练数据不同:Base模型是海量语料进行的无监督学习出来的预测模型。Chat模型是指令微调SFT人工标注指令数据集进行监督学习得到的模型。2、应用场景不同:Base
模型是预训练模型
也可以称为LLM基座。Chat模型简单看就是能自然
语言
交互。
BERT关系抽取之R-BERT
模型
答:
关系分类不同于其他NLP任务的主要原因是它既依赖于句子的信息,又依赖于两个目标实体的信息。在本文中,我们提出了一个用来解决关系分类任务的模型,它既利用了
预训练
的BERT
语言模型
,又结合来自目标实体的信息。我们定位目标实体并通过预训练结构传递信息,同时还结合了两个实体的相关编码。在SemEval-2010 ...
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