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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · · 2 月前 2022年10月8日 ... 预训练语言模型是一种无监督的多任务学习器，本文介绍了预训练语言模型的起源、训练目标、噪声函数、表示方向性以及典型处理方法。 |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 增量模型 · 2 月前 未经整理的古代典籍不含任何标点,不符合当代人的阅读习惯,古籍断句标点之后有助于阅读、研究和出版。本文提出了一种基于预训练语言模型的繁体古文自动句读框架。本文整理了;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 文本分析 文本分类 机器学习 自然语言处理 · 2 月前 2023年7月5日 ... 预训练语言模型是一种可以帮助计算机更好地理解自然语言的机器学习技术，它在自然语言处理领域中具有广泛的应用价值。通过对大量文本数据进行训练，;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 大数据 文本分类 上下文 自然语言处理 · 2 月前 2023年6月28日 ... 由于预训练模型已经通过大规模无监督学习进行了初始化，微调过程通常只需要较少的训练数据和较少的迭代次数。 微调的目标是将预训练模型的泛化能力与目标;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 判别分析 机器学习 · 2 月前 2023年7月4日 ... 生成模型的应用十分广泛，可以用来对不同的数据进行建模，如图像、文本、声音等。 判别模型：判别模型是一种对未知数据y与已知数据x之间关系进行建模的方法，;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 分类数据 大数据 机器学习 判别式 · 2 月前 2024年8月3日 ... 生成式模型用于生成新的数据和学习数据的联合分布，而判别式模型则侧重于分类和回归任务，通过学习特征与标签之间的条件概率分布。 |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · · 2 月前 2018年3月9日 ... 所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)。 ... 本质区别. 判别估计的是条件概率分布(conditional distribution)p(Y;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 贝叶斯预测 · 2 月前 2021年4月7日 ... 判别模型判别模型由数据直接学习决策函数或者条件概率分布作为预测的模型。它关心的是对给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。典型的判别模型包括：K;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 分类数据 预测模型 · 2 月前 2020年10月16日 ... 1.从直观可知：. 生成模型：源头导向型，关注数据时如何生成的，然后再对一个信号进行分类。（信号输入时，生成模型判断哪个类别最有可能产生这个信号，则这个;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 贝叶斯 判别分析 判别式 · 2 月前 2016年8月6日 ... 由上可知，判别模型与生成模型的最重要的不同是，训练时的目标不同，判别模型主要优化条件概率分布，使得x,y更加对应，在分类中就是更可分。而生成模型主要是;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 药品 盘古 · 2 月前 2023年2月24日 ... image: 盘古预训练和下游各种AI药物筛选任务的过程示意图。改图上半部分表示PanGu的不对称条件变分自动编码器结构以及对17亿个小分子的预训练。 |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · ids num · 2 月前 2024年5月27日 ... 3.1 决定模型的参数. 首先是定义我们自己的模型。由于LLaMA 3 的架构早就集成于transformers 库中，因此我们可以直接用AutoConfig 初始化一个模型配置，传入;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 分布式架构 星环科技 大数据 科技 · 2 月前 2023年7月27日 ... 预训练大模型是指在大型数据集上进行训练的深度神经网络模型，其中包含大量的参数和层级。这些模型通常使用大量的计算资源和大数据集进行训练，;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 大数据 · 2 月前 2024年2月19日 ... 大模型预训练相关知识分享 · 在大模型的预训练中，数据准备与清洗是首要步骤，直接影响模型的性能和泛化能力。数据的收集应覆盖尽可能广泛的领域，确保多样性;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 预测模型 大数据 神经网络算法 · 2 月前 2024年4月24日 ... 大模型定制 · 预训练的技术：预训练是语言模型学习的初始阶段。在预训练期间，模型会接触大量未标记的文本数据，例如书籍、文章和网站。 · 预训练的原理：在;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 代码优化 大数据 文本分类 上下文 · 2 月前 在大语言模型预训练中，通常将批次大小（Batch Size）设置为较大的数值，例如1M 到4M 个词元以提高训练的稳定性和吞吐量。现在很多工作都采用了动态批次调整策略，即在训练过程;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · blog cpu参数 checkpoint cuda · 2 月前 2020年4月3日 ... 预训练模型的方法. 特征提取. 我们可以将预训练模型当做特征提取装置来使用。具体的做法是，将输出层去掉，然后将剩下的整个网络当做一个固定的特征提取机，;... |
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| 预训练模型 · 朝气蓬勃的面包 · 矩阵乘法 深度学习 lstm 词向量 · 2 月前 2022年7月12日 ... 1.2 预训练的思想. 有了图像领域预训练的引入，我们在此给出预训练的思想：任务A 对应的模型A 的参数不再是随机初始化的，而是通过任务B 进行预先训练得到;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 人工智能 大数据 · 1 年前 2021年10月27日 ... 自2018年谷歌发布BERT以来,预训练大模型经过三年的发展,以强大的算法效果,席卷了NLP为代表的各大AI榜单与测试数据集。2020年OpenAI发布的NLP大;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 推理 能力模型 · 1 年前 2022年12月2日 ... 预训练模型是指预先训练好，具有相对通用性的“一套算法”，具有“巨量数据、巨量算力、巨量模型”等特性。大模型通过学习样本数据的内在规律和表达层次，进化;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 盘古 华为 华为云 盘古团队 · 1 年前 2021年4月25日 ... 盘古NLP大模型是全球最大的千亿参数中文语言预训练模型，由华为云、循环智能和鹏城实验室联合开发，预训练阶段学习了40TB中文文本数据，并通过行业数据的;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 模态分析 文本分类 深度学习 机器学习 · 1 年前 2023年4月14日 ... 2.1 不是模型参数大就叫大模型. 关于大模型，有学者称之为“大规模预训练模型”(large pretrained language model），也有学者进一步提出”基础;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 语义分析 技术原理 · 1 年前 2023年3月1日 ... 文心Ernie技术原理一、背景技术Ernie是基于Bert模型进行改进，基本模型是Transformer，Bert完成的预训练任务是：完形填空（通过基本语言单元掩码）；;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 预测编码 预测模型 矩阵变换 文本分类 · 1 年前 2023年2月16日 ... 中文大模型、多模态大模型&大模型训练语料持续迭代大模型演进历史预训练模型word2vec word2vec属于NLP领域无监督学习和比较学习的先祖。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 开放源代码 开源中国 nlp · 1 年前 2023年2月28日 ... 这篇近百页的综述梳理了预训练基础模型的演变史，让我们看到ChatGPT 是怎么一步一步走向成功的。 |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 人工智能 能力模型 nlp · 1 年前 2022年7月24日 ... 预训练成为了认知智能的核心技术. 刚才说到2017 年推出的Transformer，催生了BERT、GPT、T5 等预训练模型。这些模型基于自监督学习，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 科技新闻 判别分析 · 1 年前 不难看出两者的区别。 来源：Wikipedia. 简介. 在机器学习领域，有一种分类方法将模型分为判别模型和生成模型（generative model）两种。 判别模型是一种对未知数据y与已;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · 判别分析 机器学习面试 机器学习 · 1 年前 2019年7月21日 ... 生成模型就是要学习x和y的联合概率分布P(x,y)，然后根据贝叶斯公式来求得条件概率P(y|x)，预测条件概率最大的y。贝叶斯公式这么简单的知识相信您也了解，;... |
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| 预训练模型 · 眼睛小的酸菜鱼 · · 1 年前 2018年2月7日 ... 作者：szx_spark 监督学习可以分为生成方法与判别方法，所学到的模型可以分为生成模型与判别模型。 生成模型生成模型由数据学习联合概率分布$P(X,Y)$，;... |
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