第一个挑战是由于预训练模型的参数比较大,会引起推理的延时比较高以及单卡的吞吐比较低,所以推理延时高和成本高是一个通用的挑战。 挑战二:知识融入 第二个挑战是一些任务除了使用原生的BERT模型之外,还需要融入一些外部的知识。比如意图分类的任务,Query中的歌手、歌曲名实体的融入可以帮助模型将Query更准确的分类到...
近来在VrDU的进展主要在两个方向:1、利用分别训练好的NLP和CV模型,结合多模态的信息进行监督学习;2、 利用大规模的来自不同领域的未标注文本,使用单一的模型在预训练阶段学习文本、视觉、布局之间的联系。前一方法训练得到的模型很难迁移到新的领域。作者延续第二个方向的思路,提出LayoutLMv2。不同于LayoutLMv在训练...
P-tuning的模版和AutoPrompt是一个思路
大型预训练人工智能语言模型ChatGPT回答什么是“对话”时说:“对话的本质是两个或两个以上人之间的交流……一次成功的对话需要互相尊重、共情和妥协能力,它往往会增进参与者之间的理解。“可是,事实上ChatGPT不会和对话者创造情感联系,不能像人一样在对话中争吵和冲突。ChatGPT说,“我没有个人观点或情感,但我们...
是一种基于数据训练的人工智能聊天机器人。从构词看,Chat是聊天,GPT是生成式预训练转换器(Generative Pre-trained Transformer)。ChatGPT训练所需的大量文本数据,主要来自书籍、文章、网站资料等广泛而多样的文本,有不同的内容和写作风格;采用人类反馈强化学习的方式,如人提问机器回答、机器提问人回...
3. 增量预训练和预训练的区别?4. deepspeed的ZeRO2是什么?5. rlhf对齐经历(此处无,但讲了一个rl项目)。6. temperature的作用?在对比学习中发挥什么作用?7. 手撕代码部分是写一个文本分类模型的整体训练流程。.2️⃣ 复试.60分钟左右,二面的面试官是个非常e的小姐姐,整体面试过程像聊天一样,比较轻松。