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深度学习自然语言处理
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探索无监督域自适应，释放语言模型的力量：基于检索增强的情境学习实现知识迁移
迁移
框架
模型
数据
性能
在自然语言处理（NLP）领域，如何有效地进行无监督域自适应(Unsupervised Domain Adaptation, UDA) 一直是研究的热点和挑战。无监督域自适应的目标是在目标域无标签的情况下，将源域的知识迁移到目标域，以提高模型在新领域的泛化能力。近年来，随着大规模预训练语言模型的出现，情境学习（In-Context Learning） 作为一种新兴的学习方法，已经在各种NLP任务中取得了显著的成果。然而，在实际应用场景中，我们经常面临一个问题：源领域的演示数据并不总是一目了然。这就导致了需要进行跨领域的上下文学习的问题。此外，LLMs在未知和陌生领域中仍然面临着一些挑战，尤其是在长尾知识方面。同时在无监督域自适应任务中，如何充分利用情境学习的优势进行知识迁移仍然是一个开放性问题。
zenRRan
2023-12-05
399
0
VPGTrans: 10%的成本定制你自己的类GPT-4多模态大模型
迁移
gpt
框架
模型
数据
最近的多模态（对话）大模型将基于文本的ChatGPT的强大能力扩展到了多模态输入，实现强大的多模态语义理解，比如GPT-4、BLIP-2、Flamingo等。但咱们普通玩家训练一个多模态GPT代价非常昂贵。来自于新加坡国立大学和清华大学的研究工作提出一个VPGTrans框架，帮助小伙伴们实现极低成本训练一个高性能多模态大模型。
zenRRan
2023-08-22
172
0
对预训练语言模型中跨语言迁移影响因素的分析
NLP 服务
tcp/ip
迁移
编程算法
作者：李加贝 方向：跨模态检索 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/556921577 ACL'20: Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models 这篇论文发表在ACL’20，作者研究了多语言掩码语言建模问题，并详细研究了影响这些模型对跨语言迁移的几个有效因素。 task： natural language inference (NLI), named entity recognition (NE
zenRRan
2022-09-27
709
0
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