Attention Is All You Need,本论文提出的Transformer架构是目前大模型的基础组件:CarryMeRookie:大模型系列论文第四期Transformer架构:Attention Is All You Need! 本期开始带来GPT系列 :GPT1原文连接 摘要 自然语言理解包括了诸如文本蕴含、问题回答、语义相似性评估以及文档分类等广泛的多样化任务。尽管我们可以轻易获得...
大语言模型(LLM)论文调研整理4 相较于3,4并没有怎么调整分类,感觉现在的分类问题越来越大了,但是调整起来也挺麻烦的,就这样吧: 1. CoT/Reason/Code/Plan研究1.1 一般CoT/Reason/Plan类方法 (1)LARGE LANGUAGE MODE… 花师小哲发表于【花师小哲... 11月推荐阅读的12篇大语言模型相关论文 deeph...发表于dee...
由Alec Radford, Karthik Narasimhan,TimSalimans, Ilya Sutskever 等人撰写的论文,对当代自然语言处理(NLP)领域产生了深远的影响。这篇论文首次介绍了GPT(Generative Pre-Training)模型,这是一个基于Transformer架构的大规模无监督学习语言模型。 Poweredby 「大聪明GPT」 你是否好奇,当你对手机说“播放我最爱的歌”时...
【论文阅读】TimeGPT-1 原始题目:TimeGPT-1 中文翻译:TimeGPT-1 发表时间:2023年10月05日 平台:arXiv 文章链接:http://arxiv.org/abs/2310.03589 开源代码:无 摘要在本文中,我们介绍了TimeGPT,这是第一个用于时间序列的基础模型,能够为训练过程中看不到的各种数据集生成准确的预测。我们根据已建立的统计、...
我们首先可以通过GPT来帮助我们处理大量的文献阅读任务。给GPT输入论文的题目、摘要、或者关键段落，GPT可以...
出版论著30多部,发表论文400多篇,主持研制国际标准1项、国家标准1项、国家规范3项,参与研制国家标准13项。担任国内外著名杂志编委,2006年获奥地利维斯特奖,2018年获中国计算机学会NLPCC 杰出贡献奖,2021年获中国中文信息学会会士称号,2022年获香港圣弗朗西斯科技人文奖。主要研究方向为计算语言学、理论语言学、术语学。
以下列举了其采用的多种方法和摘要任务的匹配方案。其中对于`Submodular`算法存在两种类型,是根据两篇论文分别对其的实现。 1. PKUSUMSUM系统使用的算法非常丰富,日后将对这些方法进行深入研究。 其处理流程大致如下,系统拿到文档后,对文档根据语言的不同进行相应的分词处理,并将分词结果带入到算法中得出摘要。在整个系...
生成论文摘要: “请根据[论文标题]生成不超过300字的摘要,摘要需包括研究背景、目标、方法和结果”。 “请用1-2句话总结以下内容[输入段落]”。 5.[论文润色的主题] 润色学术写作: “请优化以下段落,使其符合高级学术写作标准,简化复杂句并保持原意”。
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GPT1 论文:《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》 一、背景 在GPT-1诞生之前,传统NLP模型仍然使用大量数据对模型进行有监督学习。这种有监督学习任务存在明显缺点: 1、需要大量人工标注数据,耗时且昂贵。 2、泛化性和可迁移性差。