Transformer模型虽然在NLP领域取得了巨大成功,但其Self-Attention机制在处理长序列时会导致计算和内存需求急剧增加,这限制了其在资源受限环境中的实用性。为此,本文作者提出了Block Transformer架构,通过分层的全局到局部建模方法,有效地平衡了全局上下文的捕获和局部依赖关系,减少了推理过程中的内存访问和计算需求,从而实现...
在论文中,研究人员设计了一个完整的实验,可以评估模型在新研究思路生成方面的能力,同时对可能的干扰因素进行控制,首次将专家级的自然语言处理(NLP)研究人员与LLM创意代智能体进行直接比较。 实验招募了超过100名高水平NLP研究人员来撰写新想法,然后对LLM生成的想法和人类想法进行盲审,参与者来自 36 个不同的机构,大部...
作者:王馨月 转载自:PaperWeekly 原文链接:NeurIPS 2021有哪些值得读的NLP论文?1 Information Flow in BERT 论文标题:Influence Patterns for Explaining Information Flow in BERT 论… 忆臻发表于机器学习算... 一起重读NLP经典论文系列 basic...发表于一起自然语... 2020年各大顶会NLP、ML优质论文分类整理分享...
新整理的最新论文又又来了,今天继续分享十篇今年最新NLP顶级论文,其中主要包括模型水印添加(想法新颖,一个不错的方向,强烈推荐仔细看一下)、状态空间模型在语言建模中的应用、指令元学习、大型模型训练效率提升(CiT可显着加快训练速度)、大模型到小模型推理能力转移(较小模型的准确性从8.11%提高到21.99%)、大模型简...
NLP在职硕士 nlp硕士论文 一、《Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization》 1、除句子外,还包含不同粒度级别的语义节点,这些另外的节点可以作为句子间的媒介,以加强句子间的关系。文件摘要是提取原始文档中的句子,把它作为摘要。模型的关键部分就是为交叉句子关系建模,本文不仅把句子...
作者认为深度学习可通过与强化学习、推断等技术的结合,进一步扩展 NLP 的边界。 1. 介绍 深度学习是指学习和利用“深度”人工神经网络比如深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)的机器学习技术。目前深度学习已成功应用于自然语言处理(NLP)并取得了重大进展。本论文对深度学习在 NLP 方面的最新...
总结 最近读的一篇多模态CoT论文,感觉蛮有趣的。简介 本文主要对2023一篇论文《Multimodal Chain-of-...
提示(Prompting)技术与预训练语言模型(PLMs)的发展和大语言模型(LLMs)的进步紧密相关。PLMs从Transformer架构开始,逐步演变为BERT和GPT系列模型,通过多种优化策略提高解决特定任务的效率。由此,NLP训练范式经历了从完全监督学习到预训练和微调,再到预训...
近几年,NLP 技术发展迅猛,特别是 BERT 的出现,开启了 NLP 领域新一轮的发展。从 BERT 开始,对预训练模型进行 finetune 已经成为了整个领域的常规范式。但是从 GPT-3 开始,一种新的范式开始引起大家的关注并越来越流行:prompting。 首先我们根据综述文章 Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of...
推荐下NLP领域内最重要的8篇论文吧(依据学术范标准评价体系得出的8篇名单): 一、Deep contextualized word representations 作者:Matthew E. Peters / Mark Neumann / Mohit Iyyer / Matt Gardner / Christopher M. Clark / ... / Luke Zettlemoyer 摘要:We introduce a new type of deep contextualized word ...