1篇Outstanding、5篇Oral!字节跳动今年ACL这么猛?来直播间聊聊
近期基于语言模型(languagemodel,LM)的方法在零样本语音生成(包括转换)上展现出卓越的性能,但是需要整句处理而局限于离线场景。TheoverallarchitectureforStreamVoice在该工作中,我们提出StreamVoice,一个新的基于流式LM的零样本语音转换模型,实现针对任意说话人和输入语音的实时转换。具体来说,为了实现流...
大模型时代程序员应有的正确姿势
这个近似会占用大量内存我从工程上优化了其物理内存占用,但是完成这个工作并不需要了解拟牛顿法的数学细节,而提升CRF方法分词器的效果需要引入更多、更全面的特征,这一工作也不需要特别高深的数学知识。
Fine-tune后NLP新范式:Prompt变火,CMU华人博士后出篇综述文章
PromptlessFine-tuningTuning-freePromptingFixed-LMPromptTuningFixed-promptLMTuningPrompt+LMFine-tuning应用根据研究者的调研,prompt方法在以下诸多领域具有广泛的应用:知识探索(事实探索和语言学探索)分类任务(文本分类和自然语言推理)信息提取(关系提取、语义分析和命名实体识别)NLP中的推理(...
GPT、BERT、XLM、GPT-2、BART…你都掌握了吗?一文总结文本生成...
GPT全称GenerativePre-Training,是一种半监督学习方法,具体方法是在针对有标签数据训练Fine-tune之前,用无标签数据预训练模型Pretrain,并保证两种训练具有同样的网络结构。GPT采用两阶段过程,第一个阶段是利用语言模型进行预训练(无监督形式),第二阶段通过Fine-tuning的模式解决下游任务(监督模式下)。模型的结构如...
大模型必读|A16z精心整理的最全AI学习资料(全文中译+链接)
模型优化(比如fine-tuning,retrieval,attention)深度强化学习来自人类偏好(2017年):研究强化学习在游戏和机器人领域的应用,后来证明是LLM的一种出色工具。为知识密集型NLP任务增强的检索生成(2020年):由Facebook开发,RAG是通过信息检索提高LLM准确性的两个主要研究方向之一。
零样本性能超越小样本,谷歌1370亿参数新模型比GPT-3更强
在NLP领域,pretrain-finetune和prompt-tuning技术能够提升GPT-3等大模型在各类任务上的性能,但这类大模型在零样本学习任务中的表现依然不突出(www.e993.com)2024年9月18日。为了进一步挖掘零样本场景下的模型性能,谷歌QuocLe等研究者训练了一个参数量为1370亿的自回归语言模型BaseLM,并在其中采用了全新的指令调整(instruction...
从One-hot, Word embedding到Transformer,一步步教你理解Bert
openAIgpt虽然可以进行fine-tuning,但是有些特殊任务与pretraining输入有出入,单个句子与两个句子不一致的情况,很难解决,还有就是decoder只能看到前面的信息。bertbert从这几方面做了改进:MaskedLMNSPMulti-taskLearningEncoderagainbert为什么更好呢?
一文读懂ChatGPT的前世今生(文末附相关论文下载)
该论文提出了一种半监督学习方法,采用了Pre-training+Fine-tuning的训练模式,致力于用大量无标注数据让模型学习“常识”,以缓解标注信息不足的问题。其具体方法是在针对有标签数据训练Fine-tune之前,用无标签数据预训练模型Pre-Train,并保证两种训练具有同样的网络结构。
范式重置后的自然语言处理,魔搭社区语言模型轻松上手
“Pre-training+Fine-tune”正在重置AI领域的研究范式,预训练大模型已成为备受瞩目的研究方向,它首先兴起于自然语言处理,也彻底变革了这方面的研究和应用。预训练新范式先将非常普遍的“通识”知识抽取出来,培养一个基础模型,然后以此进行微调,得到处理具体问题的专业模型,其性能和效率大多已胜过传统的任务模型,...
复旦邱锡鹏教授:2020最新NLP预训练模型综述
2、微调(fine-tuning)在下游任务中,「上下文编码器」的参数也会进行微调,即:把预训练模型中的「encoder」模型结构都提供给下游任务,这样下游任务可以对「Encoder」的参数进行fine-tune。代表性工作有:「ULMFiT」(UniversalLanguageModelFine-tuning):通过在文本分类任务上微调预训练好的语言模型达到了state-of...