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Continous Batching大模型推理關(guān)鍵技術(shù)
TurboTransformers算是比較早期指出輸入變長需要新的Batching方法的論文。在2020年上半年,我開始思考如何把變長輸入Batchin...
自然語言處理(NLP)的五個層次: 詞法分析(Lexical Analysis): 詞法分析是NLP的第一步,它涉及將文本分解為基本單位,通常是單詞或標(biāo)...
如何使用TPU-MLIR進(jìn)行模型轉(zhuǎn)換
TPU-MLIR之精度驗證
2023-08-21 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集模型轉(zhuǎn)換 780 0
TensorCore改進(jìn)的方向就是針對矩陣乘法(GEMM,General Matrix Mulitiplicaiton)運算進(jìn)行優(yōu)化。
2022-12-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflownlp 779 0
結(jié)合計算機(jī)視覺深入理解視覺Transformer技術(shù)
一般講解transformer都會以機(jī)器翻譯任務(wù)為例子講解,機(jī)器翻譯任務(wù)是指將一種語言轉(zhuǎn)換得到另一種語言,例如英語翻譯為中文任務(wù)。
2023-02-09 標(biāo)簽:計算機(jī)視覺cnnTransformer 773 0
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類...
OpenAI所選擇的路徑就是:「Turn compute into alignment」,通過計算的量變產(chǎn)生智能的質(zhì)變。計算需要數(shù)據(jù)、算力、模型框架的共...
In-Context-Learning在更大的語言模型上表現(xiàn)不同
最近,在語言模型領(lǐng)域取得了巨大的進(jìn)展,部分是因為它們可以通過In-Context- Learning ( ICL)來完 成各種復(fù)雜的任務(wù)。
通常,基礎(chǔ)模型的語言建模目標(biāo)不足以讓模型學(xué)會以有用的方式遵循用戶的指令。模型創(chuàng)建者使用「指令微調(diào) (Instruction Fine-Tuning,IF...
淺析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)之Transformer
transformer采用注意力機(jī)制,能夠識別各單詞之間的相關(guān)性,但對詞序并沒有要求。也就是說,在它看來,我愛你、我你愛,這兩句話沒有區(qū)別。因此,需要對...
2023-03-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)nlp 739 0
自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)作為人工智能(AI)領(lǐng)域的一個重要分支,旨在使計算機(jī)能夠理解和處理人類自...
基于交互環(huán)境的生成式預(yù)訓(xùn)練和指令微調(diào)方法
引言 距離上次的長篇大論,已經(jīng)過去了半年有余。這段時間,對于AI業(yè)界甚至整個世界,都是驚心動魄的。在這段時間里,最令人印象深刻的大事莫過于ChatGPT...
2023-06-19 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)計算機(jī)視覺GPT 723 0
自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它涉及到計算機(jī)對人類語言的理解和生成。隨...
對于先行者來說,范式轉(zhuǎn)變可能是很顯然的。然而,出于科學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性, 我們確實需要非常明確的理由來說明為什么人們應(yīng)該轉(zhuǎn)向大型語言模型,即使這些模型昂貴、難以...
NLP的經(jīng)典任務(wù)——句法(Syntactic)分析
詞性標(biāo)注:Part-of-speech(POS),將詞在句子中扮演的角色進(jìn)行標(biāo)注,如動詞、名詞等。因為一詞多義的存在,這個過程也存在歧義性。具體的tag...
2022-10-06 標(biāo)簽:nlp 704 0
在 2018 年至 2022 年期間,NLP、CV 和通用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有大量關(guān)于分布偏移/對抗魯棒性/組合生成的研究,人們發(fā)現(xiàn)當(dāng)測試集分布與訓(xùn)練分布不同...
2023-02-21 標(biāo)簽:語言模型機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 679 0
多語言任務(wù)在內(nèi)的多種NLP任務(wù)實現(xiàn)
WeLM是一個百億級別的中文模型,能夠在零樣本以及少樣本的情境下完成包括對話-采訪、閱讀理解、翻譯、改寫、續(xù)寫、多語言閱讀理解在內(nèi)的多種NLP任務(wù),并具...
無監(jiān)督域自適應(yīng)場景:基于檢索增強(qiáng)的情境學(xué)習(xí)實現(xiàn)知識遷移
本文對比了多種基線方法,包括無監(jiān)督域自適應(yīng)的傳統(tǒng)方法(如Pseudo-labeling和對抗訓(xùn)練)、基于檢索的LM方法(如REALM和RAG)和情境學(xué)習(xí)...
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