第二,它可以将从开放领域学到的知识迁移到下游任务,以改善低资源任务,对低资源语言处理也非常有利。第三,预训练模型在几乎所有 NLP 任务中都取得了目前最佳的成果。最后,这个预训练模型+微调机制具备很好的可扩展性,在支持一个新任务时,只需要利用该任务的标注数据进行微调即可,一般工程师就可以实现。下面介...
今天我要讲的预训练模型,它使自然语言处理由原来的手工调参、依靠ML专家的阶段,进入到可以大规模、可复制的大工业施展的阶段,令我们这个领域的人感到非常振奋。而且预训练模型从单语言、扩展到多语言、多模态任务。一路锐气正盛,所向披靡。那么,预训...
今天我要讲的预训练模型,它使自然语言处理由原来的手工调参、依靠ML专家的阶段,进入到可以大规模、可复制的大工业施展的阶段,令我们这个领域的人感到非常振奋。而且预训练模型从单语言、扩展到多语言、多模态任务。一路锐气正盛,所向披靡。 那么,预训练模型到底是什么,它是怎么应用在很多产品里,未来又有哪些发展机会...
在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席、中国计算机学会副理事长周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。 以下是周明老师的...
在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。 以下是周明老师的演讲实录: 1 预训练模型助力NLP 自然语言处理(NLP),目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力,并可利用知识和...
在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席、中国计算机学会副理事长周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。
在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。 以下是周明老师的演讲实录: 1 预训练模型助力NLP 自然语言处理(NLP),目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力,并可利用知识和...
多模态大型语言模型(MLLM)的最新进展主要集中在通过增加文本-图像对数据和增强 LLM 来扩展模型,从而提高多模态任务的性能。然而,这些扩展方法计算成本高昂,而且忽略了从视觉方面提高模型能力的重要性。 受混合专家(MoE)模型在 LLMs 中成功应用的启发,来自 SHI Labs 和字节跳动的研究团队提出了 CuMo,它在训练过程中...
为追溯和总结多模态大型语言模型(MLLMs)的最新进展,中国科学技术大学与腾讯联合发布了 MLLMs 综述文章。 他们首先介绍了 MLLMs 的表述并描述了其相关概念;然后讨论了多模态指令微调(M-IT)、多模态上下文学习(M-ICL)、多模态思维链(M-CoT)等关键技术和应用;最后,他们讨论了现有的挑战并指出了有希望的研究方向。
在大会上,微软亚洲研究院副院长、国际计算语言学会(ACL)前任主席周明做了主题为《预训练模型在多语言、多模态任务的进展》的特邀报告。 以下是周明老师的演讲实录: 1 预训练模型助力NLP 自然语言处理(NLP),目的是使得计算机具备人类的听、说、读、写、译、问、答、搜索、摘要、对话和聊天等能力,并可利用知识和...