较GPT-3改进之处在于,PLUG设计了一个简洁的模型框架,集成了达摩院自研的语言理解及语言生成双模型,并通过构建输入文本双向理解能力,显著提升了输出文本的相关性。在语言理解任务上,PLUG以80.614分刷新了CLUE分类榜单纪录;在语言生成任务上,PLUG多项应用数据较业内最优水平提升了8%以上。 (注:4月19日,PLUG刷新CLUE...
未来,随着人工智能技术的不断发展,大语言模型(LLM)在文本分类、语言生成和文本摘要等领域中将发挥更加重要的作用。 然而,大语言模型(LLM)也存在一些挑战和限制,包括可解释性、数据可用性和模型可维护性等。因此,大语言模型(LLM)需要在实际应用中不断优化模型性能和可靠性,同时也需要提高模型的可维护性和可扩展性。
模型内插的数学基础 数学基础是二元函数逼近,即利用已知离散点集的三维空间坐标数据,展铺一张连续数学曲面,将任一待求点的平面坐标代入曲面方程,可算得该点的高程数值;实际是利用地形局部的光滑起伏,即邻近采样点间的空间相关性。 模型内插的两个应用需求 将离散型分布的数据点转化成规则格网分布的数值,即离散数据...
较GPT-3改进之处在于,PLUG设计了一个简洁的模型框架,集成了达摩院自研的语言理解及语言生成双模型,并通过构建输入文本双向理解能力,显著提升了输出文本的相关性。在语言理解任务上,PLUG以80.614分刷新了CLUE分类榜单纪录;在语言生成任务上,PLUG多项应用数据较业内最优水平提升了8%以上。 (注:4月19日,PLUG刷新CLUE...