ExplainaBoard(Liu et al.,2021)在不同任务中实现了模型性能的细粒度细分,如下所示。获得模型性能更细粒度估计的另一种方法是为特定现象和模型行为创建测试用例,例如使用CheckList框架(Ribeiro et al.,2020)。 用于三个最佳系统的CoNLL-2003 NER数据集的ExplainaBoard接口,包括最佳系统的单系统分析(A)、前2个系统的...
and talk about how artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) contribute to NLP. We’ll also take a look at the challenges and benefits of NLP and how it may evolve in the future.
ExplainaBoard(Liu et al.,2021)在不同任务中实现了模型性能的细粒度细分,如下所示。获得模型性能更细粒度估计的另一种方法是为特定现象和模型行为创建测试用例,例如使用CheckList框架(Ribeiro et al.,2020)。 用于三个最佳系统的CoNLL-2003 NER数据集的ExplainaBoard接口,包括最佳系统的单系统分析(A)、前2个系统的...
你也可以看看这篇关于如何在常识推理中运用语言模型的新论文 (Explain Yourself! Leveraging Language Models for Commonsense Reasoning)。 激活图谱 是谷歌和 Open AI 的研究者们开发的一项技术,用于更好地理解和可视化神经网络中神经元之间发生的交互。 InceptionV1 的图像分类网络的激活图谱展示了很多完全实现的特征,...
他在采访中讨论了常识推理以及讲故事、语言理解等应用。你也可以看看这篇关于如何在常识推理中运用语言模型的新论文 (Explain Yourself! Leveraging Language Models for Commonsense Reasoning)。 激活图谱是谷歌和 Open AI 的研究者们开发的一项技术,用于更好地理解和可视化神经网络中神经元之间发生的交互。
system is a "black-box", for the human to trust its outcome and to take the right decision or action based on the outcome, there needs to be an interface between the human and the machine which can explain the reason for the outcome and that interface is what we call "Explainable AI"...
你还可以参阅论文《Explain Yourself! Leveraging Language Models for Commonsense Reasoning》,看看如何利用语言模型进行常识推理。 激活地图集是由谷歌和 Open AI 的研究人员开发的一项技术,旨在更好地理解并可视化神经网络中神经元之间发生的交互。 图4:Inception V1 分类网络的激活地图集显示出了许多完全被实现了的特...
5、Can Implicit Bias Explain Generalization? Stochastic Convex Optimization as a Case Study Assaf Dauber (Tel-Aviv University) · Meir Feder (Tel-Aviv University) · Tomer Koren (Google) · Roi Livni (Tel Aviv University) 6、Leveraging predictions in smoothed online convex optimization via gradient...
近日,Explainboard 等排行榜不再只是使用已有基准等单一指标评估进展,也会深挖或分析模型的长项和短板。这类排行榜应该也能扩展到其它领域。此外,FewGLUE、FLEX 和 FewCLUE 等评估少量次学习技术的基准也应当扩展到其它语言和领域。 紧凑模型 T-PTLM 几乎在每种 NLP 任务上都获得了最佳表现。但是,这些模型都很大,...
以下是其主要特点和功能概述:简化部署:Ollama 目标在于简化在 Docker 容器中部署大型语言模型的过程,使得非专业用户也能方便地管理和运行这些复杂的模型。