文章簡介：越來越多的工作證明了預訓練語言模型（PLM）中蘊含著豐富的知識，針對不同的任務，用合適的訓練方式來撬動 PLM，能更好地提升模型的能力。在 Text-to-SQL 任務中，目前主流的生成器是基於語法樹的，需要針對 SQL 語法進行設計。近期，網易互娛 AI Lab 聯合廣東外語外貿大學和哥倫比亞大學基於預訓練語言模式 T5 的預訓練方式，提出了兩階段的多任務預訓練模式 MIGA。 MIGA 在預訓練階段引入三個輔助任務，並將他們組織成統一的生成任務範式，可以將所有的 Text-to-SQL 資料集

2023-04-13 評論 0  1317

文章簡介：今年大語言模型的迅速發展導致像BERT這樣的模型現在被稱為“小”模型。在Kaggle的LLM科學考試比賽中，使用deberta的選手獲得了第四名，這是一個非常出色的成績。因此，在特定領域或需求中，不一定需要大型語言模型作為最佳解決方案，小型模型也有其用武之地。因此，今天我們要介紹的是PubMedBERT，它是微軟研究院於2022年在ACM上發布的一篇論文，該模型通過使用特定領域的語料庫進行BERT的從頭預訓練以下是論文的主要要點：對於具有大量未標記文本的特定領域，例如生物醫學領域，從頭開始預訓

2023-11-27 評論 0  1244

文章簡介：ChatGPTPHP技術解析：如何利用預訓練模型建立智慧聊天應用在當今的資訊時代，智慧聊天應用已成為日常生活和商業領域中不可或缺的一部分。智慧聊天應用程式能夠幫助使用者實現自然語言交流，並提供即時的問題解答和建議。而最近開源的ChatGPT專案為我們提供了一個有效的方式來建立智慧聊天應用程式。本文將詳細介紹如何使用PHP程式語言結合預訓練模型建立智慧聊天應用，並提

2023-10-24 評論 0  1111

文章簡介：在 Tensorflow 中保存和恢復經過訓練的模型在 Tensorflow 中訓練模型後，保存和重複使用它至關重要。以下是如何...

2024-12-14 評論 0  942

文章簡介：進入預訓練時代後，視覺辨識模型的表現得以快速發展，但影像生成類別的模型，例如生成對抗網路GAN似乎掉隊了。通常GAN的訓練都是以無監督的方式從頭開始訓練，費時費力不說，大型預訓練透過大數據學習到的「知識」都沒有利用上，豈不是很虧？而影像生成本身就需要能夠捕捉並模擬真實世界視覺現像中的複雜統計數據，不然產生的圖片不符合物理世界規律，直接一眼鑑定為「假」。預訓練模型提供知識、GAN模型提供生成能力，二者強強聯合，多是一件美事！問題來了，哪些預訓練模型、以及如何結合才能改善GAN模型的生成能力

2023-05-11 評論 0  1482

文章簡介：在當下的序列建模任務上，Transformer可謂是最強大的神經網路架構，並且經過預先訓練的Transformer模型可以將prompt作為條件或上下文學習（in-context learning）適應不同的下游任務。大型預訓練Transformer模型的泛化能力已經在多個領域得到驗證，例如文字補全、語言理解、圖像生成等等。從去年開始，已經有相關工作證明，透過將離線強化學習（offline RL）視為序列預測問題，那麼模型就可以從離線資料中學習策略。但目前的方法要不是從不包含學習的數據中學習策略

2023-04-12 評論 0  1871

文章簡介：Wav2vec 2.0 [1]，HuBERT [2] 和 WavLM [3] 等语音预训练模型，通过在多达上万小时的无标注语音数据（如 Libri-light ）上的自监督学习，显著提升了自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），语音合成（Text-to-speech, TTS）和语音转换（Voice Conversation，VC）等语音下游任务的性能。然而这些模型都没有公开的中文版本，不便于应用在中文语音研究场景。 WenetSpeech [4] 是

2023-04-08 評論 0  1953

文章簡介：近日，明略科技集團實現了機器學習視覺化工具－TensorBoard的C++接口，進一步豐富了基於C++的大模型專案工具集，使得大模型預訓練過程監控更加便捷、高效，加速行銷領域大模型預訓練進程。該工具已在Github開源。 TensorBoard是Google開發的機器學習視覺化工具，常用於監控機器學習過程的各項指標。明略科技資深技術總監趙亮介紹：「在大模型訓練過程中，資料監測是一個重要維度，而TensorBoard透過視覺化模型中的各種參數和結果，例如記錄大模型訓練過程的Loss變化、驗證集

2023-08-14 評論 0  831

文章簡介：北京大學與EVLO創新團隊共同提出以自動駕駛為導向的四維時空預訓練演算法DriveWorld。此方法採用世界模型進行預先訓練，設計記憶狀態空間模型進行四維時空建模，透過預測場景的佔據柵格，降低自動駕駛面臨的隨機不確定性和知識不確定性。該論文已被CVPR2024接收。論文題目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving論文連結：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、動

2024-08-07 評論 0  857

文章簡介：ChatGPT在few-shot和zero-shot場景下展現出的驚人性能，讓研究人員更堅定「預訓練」是一條正確的路線。預訓練基礎模型（PretrainedFoundationModels,PFM）被認為是不同數據模式下各種下游任務的基礎，即基於大規模數據，對BERT、GPT-3、MAE、DALLE-E和ChatGPT等預訓練基礎模型進行訓練，為下游應用提供了合理的參數初始化。 PFM背後的預訓練思想在大型模型的應用中起著重要作用，與以往採用卷積和遞歸模組進行特徵提取的方法不同，生

2023-04-15 評論 0  1483

文章簡介：1.背景在GPT等大模型出現後，語言模型這種Transformer+自迴歸建模的方式，也就是預測nexttoken的預訓練任務，取得了非常大的成功。那麼，這種自回歸建模方式能不能在視覺模型上取得比較好的效果呢？今天介紹的這篇文章，就是Apple近期發表的基於Transformer+自回歸預訓練的方式訓練視覺模型的文章，以下跟大家展開介紹一下這篇工作。圖片論文標題：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下載網址：https://ar

2024-01-29 評論 0  1022

文章簡介：你是否有過影像檢索的煩惱？或是難以在海量化的圖像中準確地找到所需圖像，或是在基於文字的檢索中得到差強人意的結果。對於這個難題，微軟亞洲研究院和微軟雲端運算與人工智慧事業部的研究人員對輕量化視覺模型進行了深入研究，並提出了一系列視覺預訓練模型的設計和壓縮方法，實現了視覺Transformer 的輕量化部署需求。目前該方法和模型已成功應用於微軟必應搜尋引擎，實現了百億張圖片的精準、快速推理和檢索。本文將深入解說輕量化視覺預訓練模型的發展、關鍵技術、應用和潛力，以及未來的機會與挑戰，希望大家能更好地

2023-04-08 評論 0  1371

文章簡介：SAE的mysql数据库预定义SAE_MYSQL_HOST_M 等在那里定义了？

2016-06-23 評論 0  1532

文章簡介：隨著人工智慧和深度學習的發展，預訓練模型已成為了自然語言處理(NLP)、電腦視覺(CV)、語音辨識等領域的熱門技術。 Python作為目前最受歡迎的程式語言之一，自然也在預訓練模型的應用中扮演了重要角色。本文將重點放在Python中的深度學習預訓練模型，包括其定義、種類、應用以及如何使用預訓練模型。什麼是預訓練模型？深度學習模型的主要困難在於對大量高品質

2023-06-11 評論 0  2020

文章簡介：譯者|朱先忠審校|孫淑娟遷移學習是機器學習的一種類型，它是一種應用於已經訓練或預訓練的神經網路的方法，而且這些預訓練的神經元網路是使用數百萬個數據點訓練出來的。該技術目前最著名的用法是用來訓練深度神經網絡，因為這種方法在使用較少的資料訓練深度神經網路時表現出良好的效能。實際上，這種技術在資料科學領域也是很有用的，因為大多數真實世界的資料通常沒有數百萬個資料點來訓練出穩固的深度學習模型。目前，已經存在許多使用數百萬個數據點訓練出來的模型，並且這些模型可以用於以最大精度來訓練複雜的深度學習神經網絡

2023-04-23 評論 0  1710

文章簡介：Meta 在更有效率的人工智慧競賽中發起了挑戰。這家科技巨頭週三發布了預訓練模型，...

2024-07-17 評論 0  950

文章簡介：ChatGPTPython模型訓練指南：客製化聊天機器人的步驟概述：近年來，NLP（自然語言處理）技術的日益發展，使得聊天機器人越來越受到人們的關注。 OpenAI的ChatGPT是一種強大的預訓練語言模型，可以用於建立多領域的聊天機器人。本文將介紹使用Python訓練ChatGPT模型的步驟，包括資料準備、模型訓練和產生對話樣本。步驟一：資料準備收集和清洗

2023-10-24 評論 0  1341

文章簡介：編輯|蘿蔔芯預訓練語言模型在分析核苷酸序列方面顯示出了良好的前景，但使用單一預訓練權重集在不同任務中表現出色的多功能模型仍然存在挑戰。百度大數據實驗室（BigDataLab，BDL）和上海交通大學團隊開發了RNAErnie，一個基於Transformer架構，以RNA為中心的預訓練模型。研究人員用七個資料集和五個任務評估了模型，證明了RNAErnie在監督和無監督學習方面的優越性。 RNAErnie超越了基線，分類準確率提高了1.8%，交互預測準確率提高了2.2%，結構預測F1得分提高了3.3%，

2024-06-10 評論 0  604

文章簡介：繼BERT之後，研究者註意到了大規模預訓練模型的潛力，不同的預訓練任務、模型架構、訓練策略等被提出。但BERT類模型通常有兩大缺點：一是過度依賴有標籤資料；二是存在過度擬合現象。具體而言，現在的語言模型都傾向於兩段式框架，即預訓練+下游任務微調，但是在針對下游任務的微調過程中又需要大量的樣本，否則效果很差，然而標註數據的成本高昂。還有就是標註資料有限，模型只能擬合訓練資料分佈，但資料較少的話容易造成過擬合，致使模型的泛化能力下降。作為大模型的開路先鋒，大型預訓練語言模型，特別是GPT-3

2023-04-25 評論 0  1554

文章簡介：化學反應是藥物設計和有機化學研究的基礎。研究界越來越需要一種能夠有效捕捉化學反應基本規則的大規模深度學習框架。近日，來自北京大學和望石智慧的研究團隊提出了一種新方法來彌合基於反應的分子預訓練和生成任務之間的差距。受到有機化學機制的啟發，研究人員開發了一種新的預訓練框架，使其能夠將歸納偏差納入模型中。這個提出的框架在執行具有挑戰性的下游任務時取得了最先進的結果。透過掌握化學知識，該框架克服了目前依賴少量反應模板的分子生成模型的局限性。在大量的實驗中，該模型產生了高品質的可合成藥物樣結構總的來說，該

2023-12-14 評論 0  628