Mark Riedl 人工智能故事生成导论

翻译:厌氧菌校对:叶梓涛翻译已获得作者授权。人工智能故事生成导论AnIntroductiontoAIStoryGeneration一篇来自1931年在PopularMechanics上发布的文章自动化故事生成(AutomatedStoryGeneration)是我研究的众多课题之一。我已经有好几年没有教授我的人工智能讲故事的课程了。我编写了这篇入门读物,作为...

华为“天才少年”:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛媒体AGI

这也是大模型思考的两个本质问题:记忆(memory)和自主思考(autonomy)。人的工作记忆只能记住7项左右的原始数据,其余数据都是整理后储存,再进行匹配和提取。今天的大模型attention是线性的,上下文不管多长,都是线性扫描,这不仅效率低下,也难以提取逻辑深度较深的信息。人类的思考是基于语言的。《人类简史》认为...

华为“天才少年”4万字演讲:现在的AI技术要么无趣,要么无用|钛...

在这个胶水层粘接的方案里,可以看到encoder、decoder和大模型上面都标着“????”,那就是冻结权重的意思。使用多模态数据训练的时候,只修改projectionlayer部分的权重,不修改其他部分的权重,这样训练的成本就能大大降低,只要几百美金就能训练出一个多模态大模型。第三条路是第二条路推向极致的方案,连pr...

2024年考研英语考前各板块知识点重点预测

整句的意思是:气味受体中的信息经由嗅球传递至不同的大脑区域。选项分析A选项on意为“在……上,在……方面”。排除A选项。C选项along意为“沿着”。该选项是错选几率比较的一个。需要关注的是,theolfactorybulb意为“嗅球”,是一个整体概念的表达,搭配“沿着”不合...

完整版!特朗普离任演讲 | 视频+英文文稿+中文翻译

Wegrieveforeverylifelost,andwepledgeintheirmemorytowipeoutthishorriblepandemiconceandforall.Whenthevirustookitsbrutaltollontheworld’seconomy,welaunchedthefastesteconomicrecoveryourcountryhaseverseen.Wepassednearly$4trillionineconomic...

当推荐系统遇见知识图谱会发生什么?

self.loss=self.base_loss+self.kge_loss+self.l2_loss#三者相加def_build_train(self):#使用adam优化self.optimizer=tf.train.AdamOptimizer(self.lr).minimize(self.loss)'''optimizer=tf.train.AdamOptimizer(self.lr)gradients,variables=zip(*optimizerpute_gradients(self.loss))...

谷歌最强NLP模型BERT开源,12小时GitHub标星破1500,即将支持中文

BERT是什么?BERT全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,是预训练语言表示的方法,可以在大型文本语料库(如维基百科)上训练通用的“语言理解”模型,然后将该模型用于下游NLP任务,比如机器翻译、问答。BERT是第一个无监督的用于预训练NLP的深度双向系统。无监督意味着BERT仅使用文本语料库进行训练,也...

后GPT 3.0时代,主流大模型技术精要详解,走向AGI之路的大门已开

所谓“人类偏好”,包含几方面的含义:首先,是人类表达一个任务的习惯说法。比如,人习惯说:“把下面句子从中文翻译成英文”,以此表达一个“机器翻译”的需求,但是LLM又不是人,它怎么会理解这句话到底是什么意思呢?你得想办法让LLM理解这句命令的含义,并正确执行。所以,ChatGPT通过人工标注数据,向GPT...

完美动力小讲堂:如何提高公司Roto与Paint制作效率

DataDirectory（数据存放路径），在设置存放路径时不要使用中文。注意这里的路径指的是“文件夹”，很多第一次使用这个节点的小伙伴会认为，是不是需要命名一个文件？这里注意，只需要一个文件夹路径即可。接下来直接展开Advanced（高级）设置，我们依次来聊一聊。InitialWeights（初始权重）：也就是，是否需要...

绝对干货!NLP预训练模型:从transformer到albert

loss,segment中每个token都有15%的概率被mask,而被mask的token有80%的概率用“<mask>”表示,有10%的概率随机替换成某一个token,有10%的概率保留原来的token,被mask的token经过encoder后乘以embeddingmatrix的转置会生成在vocab上的分布,然后计算分布和真实的token的one-hot形式的crossentropy,最后sum起来当作loss。