这里的Zero-shot、One-shot、Few-shot都是完全不需要精调的,因为GPT-3是单向transformer,在预测新的token时会对之前的examples进行编码。 GTP-3能干啥 造句: 数学: 生成图像: 就是按顺序生成pixel,其实与文字一样,这样的方法叫raster order。 Few-shot learning是将描述的文字+图像(raster order)送入GPT-3中。
生成式AI导论---Hung-yi Lee李宏毅(2) 第2讲---今日的人工智慧厉害在哪里?工具到工具人 同为生成式AI,GPT(属于语言模型,是生成式AI的一类)比谷歌翻译厉害在哪? 答:从“功能单一”到“没有特定功能”,类似工具人。 如何评估如今的模型? 答:答案解法不一;每个人用AI看的事情不同,无法具体评估。 对模型犯...
必应词典为您提供hung-yi-lee的释义,网络释义: 李泓逸;李弘毅;李鸿怡;
Transformer-李宏毅 (Hung-yi Lee) 笔记 self-attention可以认为是可以并行的RNN,可以替代RNN。 self-attention layer 生成q、k、v的方式,q是用来match其他的k,k是被match的,v是信息。 得到最终的输出 self-attention layer中的运算都是矩阵运算,这样方便GPU加速。 总体框架: Multi-head self-attention Positional ...
而深度学习、机器学习都是技术,是手段,和目标不同概念。使用技术能达到的目标不止生成式AI一种,也可以达到类似分类的目标。而达到目标的途径也不只有GLML,但是目前绝大多数的生成式AI都是靠DL达成的,因此勉强可以放置在子集中理解。 机器的创造力---产生在训练时期从来没见过的东西 ※...
视频链接:李宏毅机器学习(2016)_演讲•公开课_科技_bilibili_哔哩哔哩课程资源:Hung-yi Lee课程相关PPT已经打包命名好了:链接:https://pan.baidu.com/s/1c3Jyh6… 阅读全文 李宏毅机器学习2016 第十七讲 迁移学习 阅读全文 李宏毅机器学习2016 第十六讲 生成对抗网络 GAN ...
NTU_HYLee_MachineLearning_Homework:作业分享:台大李宏毅(Hung-Yi Lee) 教授的Machine Learning (2016, Fall) NTU HY Lee机器学习作业 准备 虚拟环境和依赖项 方法1:virtualenv 创建虚拟环境 $ virtualenv ./ENV 进入虚拟环境 $ source ./ENV/bin/activate 如果要退出虚拟环境, $ deactivate 在虚拟环境下安装依赖...
Hungyi Lee's Machine Learning course from 2021 to 2023. While the structure of the assignments remains largely consistent each year, the datasets used may vary slightly. The repository primarily focuses on the 2022 assignments in the early stages, with a shift towards the 2023 assignments in ...
Lecture 1: Introduction of Deep Learning 1-1. Introduction of Deep Learning 1.Machine Learning: Looking for a Function 2.Three Steps of Deep Learning 3.Neural Network 1-2. Why Deep ? 1-3. "Hello World" for Deep Learning Keras:https://keras.io/ ...
Contribute to Y99-Stack/Hungyi-Lee-Machine-Learning-Homework development by creating an account on GitHub.