另外,我们可以添加一个辅助损失来捕获我们想要引起的特定于任务的注意行为:对于NMT,我们希望大致一对一对齐,因此,如果最终覆盖向量在每个索引处大于或小于一个,我们就会对模型进行惩罚(Tu等人,2016);对于Summarization,我们只想对重复出现在同一位置的模型输出进行惩罚。 神经机器翻译 尽管神经机器翻译(NMT)是NLG的一个...
第三， 释义， 机器能用不同的词语和句型来复述其输入的文本；第四， 翻译， 机器具有把一种语言翻译...
2021 年 6 月,智源研究院发布「悟道 2.0」巨模型,以 1.75 万亿的参数量成为当时全球规模最大的预训练模型。不仅如此,悟道团队还基于 GPT 与 BERT 各自在自然语言生成(NLG)和自然语言理解(NLU)任务上的优点,成功将两者融合并提出通用语言模型 GLM,将所有自然语言任务都化归为生成任务进行统一处理,GLM 也成为首个...
ChatGPT 成为了搅动人工智能领域风云的新势力,其背后的 OpenAI 也因此成为了当下最热门的 AI 公司,甚至引发了科技巨头们的深度焦虑。 谷歌和微软两家科技巨头正在 ChatGPT 搜索上进行激烈竞争,先后宣布了将大型语言模型(LLM)整合到 Google 和 Bing 搜索中的计划。更有众多互联网公司迅速跟进,掀起了科技领域的又一场...
不仅如此,悟道团队还基于 GPT 与 BERT 各自在自然语言生成(NLG)和自然语言理解(NLU)任务上的优点,成功将两者融合并提出通用语言模型 GLM,将所有自然语言任务都化归为生成任务进行统一处理,GLM 也成为首个在 NLU、NLG、Seq2Seq、不定长填空等任务中全部登顶的语言模型。
ROUGE 用作机器翻译评价指标的初衷是这样的:在 SMT(统计机器翻译)时代,机器翻译效果稀烂,需要同时评价翻译的准确度和流畅度;等到 NMT (神经网络机器翻译)出来以后,神经网络脑补能力极强,翻译出的结果都是通顺的,但是有时候容易瞎翻译。 ROUGE的出现很大程度上是为了解决NMT的漏翻问题(低召回率)。所以 ROUGE 只适合...
最近的研究努力评估了大型语言模型(LLM)在常识推理、数学推理和代码生成等领域的表现。然而,据我们所知,尚未有工作专门调查 LLM 在自然语言生成(natural language generation,NLG)任务中的表现,这是确定模型优劣的关键标准。 因此,本文在 NLG 任务的背景下对知名且高性能的 LLM 进行了全面评估,包括 ChatGPT、ChatGLM...
Text Blaze(种子基金;330万美元)可能不属于这里,因为它基本上是一个创建和使用文本片段的机制,以消除重复的打字--那里没有真正的NLP。但是它对可定制模板的使用与当前许多数据到文本的NLG产品的工作方式相呼应,而且我对那些做了真正有用的事情的简单技术情有独钟,所以它得到了一个荣誉的提名。
由于NMT-based GEC系统 的 核心是 seq2seq 结构,所以在部署的时候会遇到以下问题: 缓慢的推理速度; 需要大量的训练数据; 可解释性,从而使他们需要其他功能来解释更正,例如语法错误类型分类; 论文方法:提出了仅使用Transformer编码器的简单有效的GEC序列标注器。 论文思路: 系统在综合数据上进行了预训练; 然后分...
由于NMT-based GEC系统 的 核心是 seq2seq 结构,所以在部署的时候会遇到以下问题: 缓慢的推理速度; 需要大量的训练数据; 可解释性,从而使他们需要其他功能来解释更正,例如语法错误类型分类; 论文方法:提出了仅使用Transformer编码器的简单有效的GEC序列标注器。 论文思路: 系统在综合数据上进行了预训练; 然后分...