彼得·霍莫基等|大型语言模型及其在法律中的可能用途
当然,可能的常用选项集和“必要标题”最好从特定公司的现有合同语料库中创建,这将在下文中讨论。最后一步是最容易完成的,即根据第二阶段输出的“必要标题”,对从条款库中检索到的各个独立条款进行必要的语言和文本调整(例如,更改词性、时态、连接词、当事方数量、术语)。这些任务对于大型语言模型来说微不足道,...
政产学研大咖共话中国大模型语料库的价值与挑战
并采用一些模型算法利用垂直领域中已经形成的领域知识图谱,用人机协作的方式,让人和小模型配合产生本领域的数据语料,去喂给大模型训练或微调,而且能保证数据量足够、质量够高,这样来训练垂直领域大模型就可以摆脱没有数据,或者摆脱只能依靠人工来产生数据的缺点。
小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax?
小语言模型的出现是为弥补大语言模型的训练、推理等成本昂贵的缺点,但其自身也存在训练到某个阶段后性能下降的事实(饱和现象),那么这个现象的原因是什么?是否可以克服并利用它去提升小语言模型的性能?语言建模领域的最新进展在于在极大规模的网络文本语料库上预训练高参数化的神经网络。在实践中,使用这样的模型进行...
批量文章生成,自动生成文章
缺点创意局限:目前的技术可能难以捕捉到作者独特的创意和情感表达。质量波动:尽管技术不断进步,但自动生成的文章质量仍然可能不稳定。面临的挑战与未来趋势挑战伦理考量:如何确保生成内容的真实性、准确性和版权问题。监管要求:随着技术的应用越来越广泛,相关的法律法规也在逐步完善。未来趋势个性化定制:更智能...
华为“天才少年”:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛媒体AGI
元素树方案的缺点是需要操作系统底层API权限,因此基本上只有手机厂商能做。由于通用大模型的训练数据中几乎没有元素树,缺少元素树的理解能力,因此需要构造数据做继续预训练或微调。此外,元素树往往较大,有可能导致输入上下文过长,需要筛选可视部分输入到大模型。两种方案对比,视觉方案可以快速发布产品,不需要手机厂商...
神经网络在诗词自动生成方面的研究
这种表达词语的向量空间为系数矩阵,便于做计算,但是有两个缺点:一是在做一些深度学习的运算时造成维度灾难;二是没有体现词语之间的关联性(www.e993.com)2024年9月24日。为了能够在低维向量空间中表示词语,Mikolov提出了Word2vec来实现高效的低维词向量训练方法,它对序列局部数据有着很好的解释。
怎么处理文本数据?自动文本分析的三种类别 | Social Science...
对书的内容建模以使每本书成为文档的方法正确吗?每一章吗?每一段吗?答案取决于研究问题和语料库的细节。然而,一个指导性的见解是:大多数文档结构分析方法假设主题和文档之间存在稀疏的关系——也就是说,文档只涵盖一个或几个主题。但现有的文档结构分析方法仍存在一定弱点:依然依赖于研究人员个人的决策。
Meta研究:基于头显摄像头进行姿态估计的方法和优缺点
这种不同寻常的自中心视觉表现需要一种全新的方法和全新的训练语料库,而本篇论文正是主要针对这两个问题。他们提出的全新神经网络架构编码了由不同分辨率、极端视角效应和自遮挡引起的上下身体关节之间的不确定性差异。团队使用真实的3D注释对合成基准和真实世界基准进行了定量和定性评估,并表明所述方法的性能比以前的...
科研方法 | 翻译常用的22个语料库
语料库httpyulk/8SchlumbergerOilfieldGlossary:TheOilfieldGlossaryhttpsglossary.oilfield.slb/相当不错的石油专业词典,词条解释言简意赅,缺点是只有英文解释。可用来查证石油相关术语。9医学英语在线翻译词典httpletpub/index.php?page=med_english...
从产品看ChatGPT做对了什么?
从技术上这是个比较容易解决的问题,加几个预训练的语料库就能解决,但这里面涉及到数据的开放性、训练的成本、如何进行标注等其它问题。如果作为垂直领域的专家系统、轻咨询工具,专业化也是它未来要解决的问题。但如果ChatGPT本身的定位就是数据加工引擎和平台,那么这个问题可能会通过生态系统来解决。