AI 科技评论按:今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 U-net 的一众模型纷纷获得了优异的成绩(截至到 BERT 屠榜之前)。一篇来自 betterlearningforlife.com 的文章对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并以问答的形式介绍了计算语言学与 U-net 模型相关的一些问题。 AI 科技评论全文编译如下。
接下来,我来看看它到底是何方圣神,魅力何在。一起与它交流探讨有关世界杯的话题,走进世界杯。
在本文中,我将进一步介绍BERT,这是最流行的NLP模型之一,它以Transformer为核心,并且在许多NLP任务(包括分类,问题回答和NER)上均达到了最先进的性能。
提示工程是一种相对较新的学科,专门用于开发和优化提示,以高效地使用语言模型(LM)来处理各种应用和研究主题。提示工程技能有助于更好地理解大型语言模型(LLMs)的能力和局限性。研究人员使用提示工程来提高LLMs在各种常见和复杂任务上的容量,例如问题解答和算术推理。开发人员使用提示工程来设计与LLMs和其他工具接口的强大而有效的提示技术。
Salesforce最新论文提出了一个可处理多项自然语言处理的通用模型:decaNLP,处理机器翻译、文本分类等NLP任务统统不在话下!
ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列任务,因此有望成为提高办公、学习效率的工具。以前的人工智能AlphaGo打败了柯洁,但只是在围棋领域,而ChatGPT则已经进入了日常工作领域和生活世界。
自定义上下文允许您将任意数据附加到事件。您无法搜索这些,但可以在问题页面上查看它们:
转自知乎 机器之心经授权转载 作者:张家俊 看到 ChatGPT 的华丽诞生,心情很复杂,既高兴、惊喜,也感到恐慌。高兴和惊喜的是没有预料到这么快就见证了自然语言处理(NLP)技术的重大突破,体验到通用技术的无限魅力。恐慌的是 ChatGPT 几乎可以高质量地完成 NLP 中的大多数任务,逐渐认识到很多 NLP 的研究方向遇到了极大挑战。 总体而言,ChatGPT 最令人非常惊艳的是它的通用性,相比于 GPT-3 需要通过设计非常精巧的提示来实现效果并不太好的各种 NLP 能力,ChatGPT 已经让用户
自ChatGPT横空出世以来,围绕GPT的话题只增不减,属于AI+的时代已经悄然来临。科技在进步,人类在发展。近期,各大厂商纷纷推出了自己的产品和服务并在持续的更新迭代优化当中。如,微软的New Bing、谷歌的Bard、百度的文心一言等等。如何使技术落地,结合应用场景开发出更多产品出了,是接下来需要思考研究的问题。
关于电子数据交换(EDI)和电子商务,我们有很多问题。最常见的问题可能是:“如果我已经与我的大多数客户建立了EDI,我为什么应该考虑增加一个网上商店?”
本文将深入讲解支持 ChatGPT 的机器学习模型。从介绍大语言模型(Large Language Models)开始,深入探讨革命性的自注意力机制,该机制使 GPT-3 得以被训练。然后,进一步探讨强化学习,这是使 ChatGPT 变得卓越的新技术。
微软研究院在IJCAI2016的Tutorial上讲述了自己将深度学习、深度神经网络应用于不同场景的情况,之前第二部分提到了深度学习在统计机器翻译和会话中的应用,第三部分是选中自然语言处理任务的连续表
不到40天,ChatGPT的日活量已突破千万!而当年同样引起轰动的Instagram达到这一成就足足花了355天。
之前,我在《论文读不懂怎么办?》一文中,给你介绍了论文阅读遇到问题时的几个解决方法。尤其是介绍了你可以求助的免费资源和路径,它们包括但不限于:
很长一段时间没有更新,因为前阵子一直在研究云原生相关的项目,包括比较热门的Serverless,我们主要在关注Knative。后面我们会更新不少Knative的文章,还会上线Knative中文社区,并把它作为我们的云原生社区,把大家聚集起来,共同研究云原生技术。
本文为大家介绍了数据科学家和数据工程师之间的鸿沟,并提供了Production ML作为解决方案。
我们总结了2018年以来最重要的10篇AI研究论文,让你对今年机器学习的进展有一个大致的了解。当然,还有很多具有突破性的论文值得一读,但我们认为这是一个很好的列表,你可以从它开始。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
网友推荐的Statistical Modeling: The Two Cultures大受好评,强调经典统计数据和ML预测/建模之间的重要区别。
- 产品概念名称缩写一般需使用大写字母,如:BBS、POS;但对于某些概念名称,需使用原有格式,如:SaaS。
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