大模型在自然语言处理(NLP)领域的应用包括:文本生成、机器翻译、问答系统、情感分析、信息抽取、文本摘要、自然语言推理、智能对话系统、语音识别与合成、智能搜索引擎。 大模型在自然语言处理(NLP)领域的应用探索 大模型在文本分类任务中的应用 大模型在文本...
FudanNLP实验室的同学们在寒假加班加点,使用文本鲁棒性工具集Textflint进行了一番验证。 TextFlint 是复旦大学自然语言处理实验室开发的自然语言处理模型鲁棒性评测平台,其中涵盖 14 项 NLP 常见任务,囊括 80 余种数据变形方法,为模型鲁棒性评测及提升提供了一站式解决方案。 ABSA 任务鲁棒性 以属性级情感分类(ABSA)任...
7. 其他应用 语音识别与合成:虽然不属于传统意义上的NLP任务,但大模型技术也被应用于语音识别和语音合成领域,实现了语音与文本之间的高效转换。 智能搜索引擎:大模型通过理解用户查询意图和上下文信息,能够构建更加智能的搜索引擎,提高搜索准确性和用户体验。 综上所述,大模型在自然语言处理领域的应用涵盖了文本生成、...
目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等。而在这方面我们OpenBMB社区推出了BMTrain,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。 未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得...
今天凌晨,马斯克旗下大模型公司 xAI 宣布正式开源 3140 亿参数的混合专家(MoE)模型「Grok-1」,以及该模型的权重和网络架构。 这也使得Grok-1成为当前参数量最大的开源大语言模型。 封面图根据 Grok 提示使用 Midjourney 生成的:神经网络的 3D 插图,具有透明节点和发光连接,以不同粗细和颜色的连接线展示不同的权...
殊不知你用的向量化模型,词典可能跟你想做的领域有很大差异,你的哪些术语扔进去被切的稀碎,甚至变成字节级别的token,效果自然不好。单这个点我觉得优化空间就很大,做domain specific的词典,然后和LLM既有的词典融合。所谓精调,应该把很多功夫下在这个点上。这应该是传统NLP的基本功,还是大有用处的,不能丢啊 #LLM...