就像自然语言一样,蛋白质序列包含长程依赖性,这使得它们成为Transformer等这些NLP模型分析的绝佳对象。 图6-自然语言和蛋白质的计算分析[6](A) 文本和蛋白质序列都可以用字母串表示,并用 NLP 方法进行处理,以研究局部和全局属性。 其次是,NLP领域之所以从监督学习发展到无监督,原因之一必然是标记数据太费力,相比于...
BiLSTMs不是同时添加句子中的每个单词,也可以创建双向表示,被认为是较轻的替代品。大部分的工作压缩成BiLSTM的BERT模型一般直接针对一个特定的NLP下游任务。但由于特定任务的数据集较小,从而有使用基于规则的数据增强技术来创建额外的合成训练数据或从多个任务收集数据来训练一个模型等方法。 (ii) 用CNN代替Transformer。
Transformer 在自然语言处理和视觉任务中取得了令人瞩目的成果,然而预训练大模型的推理代价是备受关心的问题,华为诺亚方舟实验室的研究者们联合高校提出针对视觉和 NLP 预训练大模型的后训练量化方法。在精度不掉的情况下,比 SOTA 训练感知方法提速 100 倍以上;量化网络性能也逼近训练感知量化方法。 大型预训练模型在计...
GPT-3在几个NLP任务中实现了SOTA,尽管它的几次学习在其他任务中无法复制类似的结果。 V-G SCALING GIANT MODELS WITH CONDITIONAL COMPUTATION AND AUTOMATIC SHARDING: GShard GShard允许扩展超过6000亿个参数通过稀疏门控混合的多语言机器翻译在低计算的情况下,采用自动分片的方法对专家(MoE)进行分类成本和编译时间。...
1,Auto-encoding Language Models通用数学原理详解 2,为何要放弃采用Feature-Based语言模型ELMo而使用Fine-tuning模型? 3,双向语言模型:both left-to-right and right-to-left不同实现及数学原理解析 4,深度双向语言模型背后的数学原理及物理机制 5,Unsupervised Fine-tuning训练模型架构及数学原理解析 ...
自然语言处理(Natural Language Process,简称NLP)是计算机科学、信息工程以及人工智能的子领域,专注于人机语言交互,探讨如何处理和运用自然语言。自然语言处理的研究,最早可以说开始于图灵测试,经历了以规则为基础的研究方法,流行于现在基于统计学的模型和方法,从早期的传统机器学习方法,基于高维稀疏特征的训练方式,到现在主...
NLP on Transformers 101 One Architecture,One Course,One Universe 本课程以Transformer架构为基石、萃取NLP中最具有使用价值的内容、围绕手动实现工业级智能业务对话机器人所需要的全生命周期知识点展开,学习完成后不仅能够从算法、源码、实战等方面融汇贯通NLP领域NLU、NLI、NLG等所有核心环节,同时会具备独自开发业界领先...
Sharp Nearby, Fuzzy Far Away: How Neural Language Models Use Context》的论文分析了LSTM-based LLM...
Semantically Equivalent Adversarial Rules for Debugging NLP Models. Marco Tulio Ribeiro, Sameer Singh, Carlos Guestrin ACL 2018. Robust Machine Comprehension Models via Adversarial Training. Yicheng Wang, Mohit Bansal. NAACL-HLT 2018. Adversarial Example Generation with Syntactically Controlled Paraphrase Netw...
典型代表:CNN, RNN, 是很多NLP模型的特征编码器。 2014 - Sequence-to-sequence models 典型结构:encoder-decoder 典型应用:机器翻译 2015 - Attention(注意力机制) 2015 - Memory-based networks(基于记忆的网络) 2017 - Transformer 一种基于attention的全新的特征提取器,碾压CNN, RNN的存在。