那我们先看一下传统的N-gram的language model,传统的最大的问题就是,那个概率你很难估测的准,因为我们永远没有足够的data(语料库),让我们把概率真的估计的很准,尤其是当我们的N很大的时候,我们会遇到data sparsity[数据稀疏],因为我们的data不够,所以我们没有办法把所有的n-gram在data base上都观察的到。所以...
这是台湾大学Speech Processing and Machine Learning Laboratory的李宏毅 (Hung-yi Lee)的次课的内容,他的课有大量生动的例子,把原理也剖析得很清楚,感兴趣的同学可以去看看,这里是我对它的一次课的笔记,我觉得讲得不错,把语言模型的过程都讲清楚了,例子都很好懂,所以分享给大家。 介绍 语言模型:估计单词序列的...
continual learning summary forPr...发表于NLP 《FRUSTRATINGLY SHORT ATTENTION SPANS IN NEURAL LANGUAGE MODELING》阅读笔记 转载请注明出处:西土城的搬砖日常 原文链接:FRUSTRATINGLY SHORT ATTENTION SPANS IN NEURAL LANGUAGE MODELING 来源:ICLR2017一、问题介绍神经网络语言模型通过历史词的潜在表示来预测… Simpl......
语言模型(Language Model, LM)任务毫无疑问是自然语言处理领域的核心问题,正所谓历史是最好的老师。本文回顾了语言模型发展史上的几个里程碑式工作: N-gram LM、FeedForward Neural Network LM、RNN LM和GPT系列。希望和大家一起掌握历史发展规律,以便更早的洞悉未来发展方向。 语言模型 语言模型起源于语音识别(speec...
prompt-based few- shot learner, SFLM,通过弱增强和强增强技术给出文本样本的两个视图,SFLM会在弱增强版上生成一个伪标签后,在强增强版进行了微调的时候模型预测相同的伪标签。 未标记的数据也包含丰富的下游任务信息,比标记的数据更容易获得,在本文中,主要研究了在少量有标记和无标记数据的情况下,语言模型的few...
When you create a LUIS model, you need an account with theLUIS.ai service. System models System models use proprietary recognition methods. They're not open for editing, but you can override the default intent mapping. For example, you can use the medical complaint recognizer to trigger your...
Machine Learning-Entität:ml.<name_of_entity> Ob Sie die Punktnotation wie in den obigen Beispielen, Unterstriche oder eine eigene Punktnotation verwenden, hängt von Ihnen ab. Darüber hinaus schlagen wir vor, dass Sie versuchen, die Namen ziemlich kurz zu halten. ...
5.ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations, by Zhenzhong Lan, Mingda Chen, Sebastian Goodman, Kevin Gimpel, Piyush Sharma, Radu Soricut Original Abstract Increasing model size when pretraining natural language representations often results in improved performance on ...
同时,这种架构也是一种迁移学习(Transfer learning model)的思想,即通过预训练一种泛化能力较好的网络模型,并将网络的输出作为下游特定任务模型的输入进行有监督训练; 2. 微调(fine-tune supervised task model):有监督NLP任务模型,主要用于根据特定标签数据,针对special task,对词向量进行特定性的调整;...
For each task, we evaluate GPT-3 under 3 conditions: (a) “few-shot learning”, or in-context learning where we allow as many demonstrations as will fit into the model’s context window (typically 10 to 100), (b) “one-shot learning”, where we allow only one demonstration, and (c...