在最近取得广泛关注的大规模语言模型(LLM)应用强化学习(RL)进行与人类行为的对齐,进而可以充分理解和回答人的指令,这一结果展现了强化学习在大规模NLP的丰富应用前景。本文介绍了LLM中应用到的RL技术及其发展路径,希望给读者们一些将RL更好地应用于大规模通用NLP系统的提示与启发。 大规模语言模型向RL的发展 语言模型...
这些都是狭义人工智能的实例，这些系统旨在执行特定任务，而不是具有一般解决问题的能力。一些科学家认为，组装多个狭义的人工智能模块会产生更高的智能系统。例如，我们可以拥有一个软件系统，在单独的计算机视觉、语音处理、NLP 和电机控制模块之间进行协调，以解决需要多种技能的复杂问题。相比之下，通用人工智能有时也...
1. 在NLP基准测试中的表现 TWOSOME框架在NLP基准测试中证明了其保持了大语言模型能力上的优势。研究人员在VirtualHome环境中对TWOSOME训练出的模型在多个常见NLP任务上进行了零样本测试,包括常识推理任务、大规模多任务语言理解(MMLU)。测试结果显示,TWOSOME训练后的模型在这些任务上的表现并未显著下降,甚至在部分任务有...
In-Context Learning 上下文学习出现于NLP问题中,研究让一个训练好的模型,在根据一些新任务的部分输入输出(demonstrations),来学会如何解决新任务。文章中将他的方法定义为Incremental In-Context Learning,因为在他的方法中没有demonstration只有与环境交互产生的trial and error。 Meta Learning 元学习研究的是通过一些训练...
在游戏上取得了不错的成果后,深度增强学习也逐渐被引入NLP领域。本期介绍目前NLP领域较为热点的研究方向,基于强化学习的文本生成技术(NLG),共选择了三篇文章,分别为: (1)《Generating Text with Deep Reinforcement Learning》 应用Deep Q-Network作为生成模型用于改善seq2seq模型...
人工智能论坛关注高性能计算、联邦学习、系统机器学习、强化学习、CV与NLP发展、RISC-V等。AI x Science论坛关注AI与蛋白质、生物计算、数学、物理、化学、新材料和神经科学等领域的交叉研究进展。首席智行官大会关注智能汽车、汽车机器人、无人驾驶商业化、车规级芯片和无人物流等。点击阅读原文，查看全部日程。欢迎...
MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP硕博生、高校老师以及企业研究人员。 社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别是初学者同学们的进步。 转载自 | 机器之...
算法泛化能力:虽然TOLE在特定数据集和任务上表现良好,但其在不同类型的语言模型或其他NLP任务上的泛化能力尚需进一步验证。 奖励设计:论文中提到了奖励黑客(reward hacking)的问题,即模型可能会找到评分器的无意捷径。探索更复杂的奖励设计或正则化技术以防止模型利用这些捷径,是一个重要的研究方向。
基于深度学习的论文推荐系统 基于深度学习的智能导诊系统 基于用户原创内容情感分析的敏感信息识别 面向电子商务平台的评论智能分类系统 基于联邦蒸馏的医疗对话文本生成系统 用VB.NET实现基于案例的知识管理系统 基于深度学习的融媒体平台问政文本分类研究 基于NLP技术的企业名称智能分类系统 ...
下面,我会讲解四篇有代表性的论文。 注:此部分的详细解读,大家可回放公开课视频至第 38 分钟查看 第一篇是 sequence generative adversarial nets with policy gradient,这是首篇用 GAN 在 NLP 上的应用,此前 GAN 不能应用文本生成和自然语言处理,这时,强化学习就起到了决定性的作用,这是至关重要的一部分,所...