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Uplift模型有很多介绍的文章,也有一些评估方式,例如AUUC、 十分位柱状图、累计增益曲线Qini Curve等,但是如果模型结果好或者不好,我们需要怎么进...
因果推断
即在询问模型答案之前,让模型认真思考等prompt,输出结果真的就要好。 这里有一个问题点:不同的模型神奇咒语是不一样的,怎么针对一个新的模型搜索出神奇咒语呢,...
研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考:
当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音,比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论,并且由于检索方法...
手写prompt确实很费脑筋,但其实本身大语言模型就是一个很好的自动prompt工具,APE文章提出自动prompt工程(Automatic Prompt En...
chatGPT这么火,这几天一番体验之后,除了惊叹,同时也引发了作为程序员的担忧:我的工作是否会被AI取代?
机器学习的论文很多,怎么从Arxiv上泛滥的文章中选择论文阅读,那么我们就需要快速地了解论文内容概要,从而决定是否精读。那么怎么快速阅读呢,作者提出只需要阅读过...
对话机器人如果能够检测到服务失败的case,再强一点,最好还能够自动纠正,就和人一样,在学习中成长,在成长中学习,越来越强。理想和美好,那么怎么做呢?怎么学习呢...
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问答是对话的重要任务之一,封闭的垂直领域可以构建问题库,通过检索召回、排序的方式回答,然而到了开放域,怎么既利用外部知识,又能够应对多样的问题,前有kbqa,利...
Fine-tuning范式大家肯定都再熟悉不过,微调所有语言模型参数,而从gpt3出现之后提出的in-context learning,还是越来越火的promp...
MULTI-VIEW-DNN联合了多个域做的丰富特征,使用multi-view DNN模型构建推荐,包括app、新闻、电影和TV,相比于最好的算法,老用户提升4...
看了LightGBM的论文之后,在从头看XGBoost论文,之前虽然看过,现在对比看的时候又有不同。
任务型对话中,一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成(NLG)模块,那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢?
研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考:任务型多轮对话数据集和采集方法