大型语言模型是一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,通过对大量文本数据的学习,LLM能够模拟人类的语言理解和生成能力。与传统的NLP模型相比,LLM能够更好地理解和生成自然文本,同时还能够表现出一定的逻辑思维和推理能力。LLM的应用场景包括对话生成、文本摘要、智能客服等。六、总结深度学习、CV、NLP、ML和LLM是相互...
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接下来要通过三篇文章介绍的是三个今年刚刚发出的文章,分别来自Facebook,OpenAI和Google,它们的共同点是都用到了目前NLP领域比较有代表性的模型来做CV的任务。用NLP的模型做CV,听起来就是一件很有意思的事情。…
例如,在自动驾驶领域,CV大模型可以识别道路和行人,而NLP大模型则可以理解交通指示牌和语音指令,两者的结合可以实现更加智能和安全的驾驶体验。在医疗领域,CV大模型可以用于影像分析,而NLP大模型则可以用于病历分析和诊断报告生成,两者的融合可以提高医疗服务的效率和准确性。 未来展望 随着技术的不断进步和应用场景的不...
目前NLP领域的经验,自监督预训练使用的数据量越大,模型越复杂,那么模型能够吸收的知识越多,对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来,一再被反复证明。 所以对比学习的出现,是图像领域为了解决“在没有更大标注数据集的情况下,如何采用自监督预训练模式,来从中吸取图像本身的先验知识分布,得到一个预训练的...
在当今人工智能领域,CV大模型和NLP大模型作为两大核心技术,正引领着行业的变革与发展。它们虽然都基于深度学习,但在多个方面存在显著差异,同时也展现出融合与创新的发展趋势。
具体来说,比起全面微调,VPT受最新大型NLP模型调整方法的启发,只在输入空间中引入少量可特定某任务训练的参数(不到模型参数的1%),同时在训练下游任务期间冻结(freeze)预训练模型的主干。 在实操中,这些附加参数只用预先加入到每个Transformer层的输入序列中,并在微调期间与线性head一起学习。
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NLP的技术包括以下几个方面：（1）语言模型：语言模型是NLP的基础，它用于预测一个句子或文本序列的概率...
随着深度学习技术的迅猛发展,计算机视觉(Computer Vision,CV)和自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)作为人工智能领域的两大重要分支,分别涌现出了诸多大型预训练模型。这些大模型在各自领域内取得了令人瞩目的成就,如图像识别、语音识别、文本生成等。然而,如何将CV和NLP大模型有效融合,实现跨模态信息的交互与处...