一、AWD-LSTM简介 RNN在语言模型任务中的表现是非常优秀的,而且RNN的结构和语言模型的任务特性也很好的切合。 但RNN的循环连接容易过拟合。 本片论文就是围绕这一点展开的研究,提出了很多中解决RNN过拟合的技术,这一类技术不仅可以用在语言模型中,也可以用在其他RNN建模的任务中。 LSTM作为RNN系列中最优秀的代表变体...
直接进行交互式语言训练 model-based效果更好 BERT模型的缺点 ernie基于全局实体信息的mask ERNIE直接触发了BERT-wwm和spanBERT的诞生 ERNIE也不是最完美的,可以在预训练阶段构造多个任务进行充分训练 出现了ERNIE2.0,各个模型交替训练先训练A任务,再训练B任务,在一起训练A+B任务 预训练语言模型的发展 预训练语言模型...
AI已在包括图像分类、视觉推理和英语理解等几个基准测试中超过了人类表现。然而,在更复杂的任务上,如竞赛级数学、视觉常识推理和规划等方面,它仍然落后。产业界继续主导前沿AI研究。2023年,产业界推出了51个值得注意的机器学习模型,而学术界仅贡献了15个。此外,2023年还有21个来自产学合作的值得注意模型,创下新高。
要处理自然语言文本,计算机必须先将文本置换成便于计数的词汇集合,或者用更复杂的代数模型和概率模型来表示文本,这一过程被称为"数据化".数据化之后所得到的文本替代物(集合、向量、概率)虽然损失了原始文本的丰富语义,但终究是可以计算的了.不过,尽管计算机能处理海量的语料,执行复杂的统计、分类、...
大语言模型做分类任务 语言模型perplexity 说明:自己在看代码的时候,计算Perplexity的时候,都是通过交叉熵损失函数求指数得来的,一直很困惑,交叉熵不是用来衡量两个分布的差异程度,而Perplexity是计算一句话的概率,感觉两者相差很大,直到看到博主写的这篇博客,才恍然大悟,非常感谢博主。
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