WorPiece: BPE的一个变种,不进行简单的词频统计,而是训练一个语言模型来确定最能减少语言模型损失的子词单元进行合并。BERT就是这种方案 Unigram:它和 BPE 以及 WordPiece 从表面上看一个大的不同是,前两者都是初始化一个小词表,然后一个个增加到限定的词汇量,而 Unigram Language Model 却是先初始一个大词表,...
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1.checkpoint averaging 2.ADAM optimizer 3.Dropout 4.label smoothing 5 auto-agressive decoding with beam search and length penalities 31 优缺点 缺点 对参数敏感 优化困难。n方的计算复杂度。 36 transformers教程 42 Prompt learning 和 Delta-Tuning 44 PTM选取 上边这种的话不适合长文本(自己实验就是...
OpenBMB携手清华大学自然语言处理实验室,共同推出《大模型交叉研讨课》,意在为对大模型感兴趣的同学提供相关资源,为大模型领域的探索打下基础。 视频课程非常系统,总共包含9大章节,137小节,干货满满! 本课程将手把手带领同学从深度学习开始快速了解大模型的相关理论和实践,最后利用所学知识进行前沿问题的探索。
我们本身会认为人类语言是人类智能非常重要的体现。另一方面自然语言处理是人工智能能够通过图灵测试的一个重要的基础的工具。 在人工智能的研究的历史上具有非常重要的地位。非常多的里程碑式的工作都是和自然语言处理相关:1997年人工智能战胜世界国际象棋的冠军;2010年之后人工智能在各个方面其实都取得了非常大的进展;20...
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