66问答网
所有问题
当前搜索:
什么是预训练语言模型
产品经理如何入门自然
语言
处理(NLP)?
答:
传统基于统计的自然
语言
处理任务中,大部分任务类型是有监督学习,需要人在已有语料上做大量的标注工作,才能保证任务的正常进行。例如情感识别是否为正向情感,就需要人在语料上,将一条条信息标出是否为正向情感。再将此语料作为训练集
训练模型
,生成情感识别的分类模型用于情感识别。文档的
预
处理通常是将...
AAAI 2022:三角分解一致性约束的端到端语音翻译丨AI Drive
答:
端到端语音翻译由于其错误传播更少、延迟更低和模型更小的潜力而变得越来越流行。 对于给定三元组训练语料,传统的高质量端到端语音翻译系统利用
预训练模型
,然后利用进一步优化它。 然而,该过程在每个阶段只涉及二元组数据,这种松散耦合未能充分利用三元组数据之间的关联。我们的工作尝试基于语音输入对转录和翻译的联合概...
统计机器翻译的
模型
答:
并且,在产生式模型中无法使用的“反向翻译模型”,即p(f,e)也可以很容易的被引入这个框架中。目前基于短语的翻译系统中,最常用的特征函数包括:1.短语翻译概率 2.词翻译概率(短语中每个词的翻译概率) 3.反向短语翻译概率 4.反向词翻译概率 5.
语言模型
而一些基于句法的特征也在被加入。 优化准则指的是给定
训练
...
大规模
语言模型
(LLMs)概念篇
答:
Unigram: 从大量符号库起步,通过字符合并形成词表,注重整体的词汇构建。SentencePiece则更进一步,作为元输入流处理器,它利用BPE或Unigram构建词典,同时保留空格信息,为后续任务的
预训练
和微调提供强大支持。在模型应用中,Prompt策略巧妙地引入模板,如在情感分析中采用完形填空和前缀提示,使得大
语言模型
能...
语音识别中的CTC方法的基本原理是
什么
呢?
答:
早期的
训练
语音
模型
的时候,我们需要标记每一帧的训练数据,这时候基本上是用传统的HMM和GMM做的。然后用标记了的数据去训练神经模型。端到端的方案是去处这部分非神经网络的处理阶段,而直接用CTC跟RNN来实现不需要标记到帧的训练数据来直接训练出语音模型,而不借助于其他(HMM,GMM)来训练神经网络模型...
什么是
AI写作?
答:
AI创作家就是一款比较好用的AI生成软件,它使用人工智能技术帮助人类创作。AI 创作家的写作过程通常涉及三个主要步骤:收集数据 - 它需要大量的数据来学习和理解
语言
,因此第一步是收集大量的文本数据,例如小说、新闻文章等。
训练模型
- 它深度学习算法来分析和理解文本数据,并使用这些数据来生成新的句子...
为
什么
自然
语言
处理中不能广泛使用
预
适应
训练
?
答:
1.
预
适应训练需要大量的数据和计算资源。在自然语言处理中,预适应训练通常涉及使用大规模语料库来
训练语言模型
,这要求大量的存储空间和计算能力。此外,训练这些大规模模型通常需要高性能计算机,从而导致成本上升,不是所有机构都能负担得起。2. 预适应训练可能存在数据偏差问题。由于训练数据通常源自互联...
用飞桨做自然
语言
的处理,神经网络的发展会带给人类生活
什么
变化?
答:
“飞浆”对NLP还是比较重视的,现代 NLP 领域的一个核心便是
语言模型
,可以说它无处不在,一方面它给 NLP 发展带来巨大推动,是多个领域的关键部分,但另一方面,成也萧何败也萧何,语言模型其实也限制了 NLP 发展,比如说在创新性生成式任务上,还有如何用语言模型获得双向信息。神经网络的灵感来自于...
格拉菲特(GPT)一款强大的自然
语言
处理
模型
答:
这里,我们使用了PyTorch库和transformers库中的GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel函数。GPT2Tokenizer函数用于将输入文本转换为
模型
可以处理的格式,GPT2LMHeadModel函数则是加载了
预训练
好的格拉菲特模型。生成文本 加载好模型后,你就可以使用它来生成文本了。以下是一个简单的例子:```python prompt="今天...
语音识别的技术框架阶段顺序是
答:
例如,我们可以使用大量的语音录音和对应的文本标签来
训练模型
,模型通过学习这些数据,能够学会如何将语音信号转化为文本。解码搜索 最后一步是解码搜索。在这个阶段,我们使用训练好的模型来识别新的语音信号。通常,解码器会生成多个可能的文本输出,然后使用
语言模型
来评分这些输出,选择最可能的输出作为结果...
棣栭〉
<涓婁竴椤
6
7
8
9
11
12
13
14
10
15
涓嬩竴椤
灏鹃〉
其他人还搜