文章简介：越来越多的工作证明了预训练语言模型（PLM）中蕴含着丰富的知识，针对不同的任务，用合适的训练方式来撬动 PLM，能更好地提升模型的能力。在 Text-to-SQL 任务中，目前主流的生成器是基于语法树的，需要针对 SQL 语法进行设计。近期，网易互娱 AI Lab 联合广东外语外贸大学和哥伦比亚大学基于预训练语言模型 T5 的预训练方式，提出了两阶段的多任务预训练模型 MIGA。MIGA 在预训练阶段引入三个辅助任务，并将他们组织成统一的生成任务范式，可以将所有的 Text-to-SQL 数据集

2023-04-13 评论 0  1310

文章简介：今年大语言模型的迅速发展导致像BERT这样的模型现在被称为“小”模型。在Kaggle的LLM科学考试比赛中，使用deberta的选手获得了第四名，这是一个非常出色的成绩。因此，在特定领域或需求中，并不一定需要大型语言模型作为最佳解决方案，小型模型也有其用武之地。因此，今天我们要介绍的是PubMedBERT，它是微软研究院于2022年在ACM上发布的一篇论文，该模型通过使用特定领域的语料库进行BERT的从头预训练以下是论文的主要要点：对于具有大量未标记文本的特定领域，例如生物医学领域，从头开始预训

2023-11-27 评论 0  1237

文章简介：ChatGPTPHP技术解析：如何利用预训练模型构建智能聊天应用在当今的信息时代，智能聊天应用已经成为日常生活和商业领域中不可或缺的一部分。智能聊天应用能够帮助用户实现自然语言交流，并提供实时的问题解答和建议。而最近开源的ChatGPT项目为我们提供了一个有效的方式来构建智能聊天应用。本文将详细介绍如何使用PHP编程语言结合预训练模型构建智能聊天应用，并提

2023-10-24 评论 0  1104

文章简介：在 Tensorflow 中保存和恢复经过训练的模型在 Tensorflow 中训练模型后，保存和重用它至关重要。以下是如何...

2024-12-14 评论 0  938

文章简介：进入预训练时代后，视觉识别模型的性能得到飞速发展，但图像生成类的模型，比如生成对抗网络GAN似乎掉队了。通常GAN的训练都是以无监督的方式从头开始训练，费时费力不说，大型预训练通过大数据学习到的「知识」都没有利用上，岂不是很亏？而且图像生成本身就需要能够捕捉和模拟真实世界视觉现象中的复杂统计数据，不然生成出来的图片不符合物理世界规律，直接一眼鉴定为「假」。预训练模型提供知识、GAN模型提供生成能力，二者强强联合，多是一件美事！问题来了，哪些预训练模型、以及如何结合起来才能改善GAN模型的生成能力

2023-05-11 评论 0  1470

文章简介：在当下的序列建模任务上，Transformer可谓是最强大的神经网络架构，并且经过预训练的Transformer模型可以将prompt作为条件或上下文学习（in-context learning）适应不同的下游任务。大型预训练Transformer模型的泛化能力已经在多个领域得到验证，如文本补全、语言理解、图像生成等等。从去年开始，已经有相关工作证明，通过将离线强化学习（offline RL）视为一个序列预测问题，那么模型就可以从离线数据中学习策略。但目前的方法要么是从不包含学习的数据中学习策略

2023-04-12 评论 0  1851

文章简介：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 评论 0  1928

文章简介：近日，明略科技集团实现了机器学习可视化工具——TensorBoard的C++接口，进一步丰富了基于C++的大模型项目工具集，使得大模型预训练过程监控更加便捷、高效，加速营销领域大模型预训练进程。该工具已在Github开源。TensorBoard是Google开发的一款机器学习可视化工具，常用于监测机器学习过程的各项指标。明略科技高级技术总监赵亮介绍：“在大模型训练过程中，数据监测是一个重要维度，而TensorBoard通过可视化模型中的各种参数和结果，例如记录大模型训练过程的Loss变化、验证集

2023-08-14 评论 0  822

文章简介：北京大学与EVLO创新团队共同提出面向自动驾驶的四维时空预训练算法DriveWorld。该方法采用世界模型进行预训练，设计记忆状态空间模型进行四维时空建模，通过预测场景的占据栅格，降低自动驾驶面临的随机不确定性和知识不确定性。该论文已被CVPR2024接收。论文题目：DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving论文链接：https://arxiv.org/abs/2405.04390一、动

2024-08-07 评论 0  845

文章简介：​ChatGPT在few-shot和zero-shot场景下展现出的惊人性能，让研究人员们更坚定「预训练」是一条正确的路线。预训练基础模型（PretrainedFoundationModels,PFM）被认为是不同数据模式下各种下游任务的基础，即基于大规模数据，对BERT、GPT-3、MAE、DALLE-E和ChatGPT等预训练基础模型进行训练，为下游应用提供了合理的参数初始化。PFM背后的预训练思想在大型模型的应用中起着重要作用，与以往采用卷积和递归模块进行特征提取的方法不同，生

2023-04-15 评论 0  1461

文章简介：1、背景在GPT等大模型出现后，语言模型这种Transformer+自回归建模的方式，也就是预测nexttoken的预训练任务，取得了非常大的成功。那么，这种自回归建模方式能不能在视觉模型上取得比较好的效果呢？今天介绍的这篇文章，就是Apple近期发表的基于Transformer+自回归预训练的方式训练视觉模型的文章，下面给大家展开介绍一下这篇工作。图片论文标题：ScalablePre-trainingofLargeAutoregressiveImageModels下载地址：https://ar

2024-01-29 评论 0  1020

文章简介：​你是否有过图像检索的烦恼？或是难以在海量化的图像中准确地找到所需图像，或是在基于文本的检索中得到差强人意的结果。对于这个难题，微软亚洲研究院和微软云计算与人工智能事业部的研究人员对轻量化视觉模型进行了深入研究，并提出了一系列视觉预训练模型的设计和压缩方法，实现了视觉 Transformer 的轻量化部署需求。目前该方法和模型已成功应用于微软必应搜索引擎，实现了百亿图片的精准、快速推理和检索。本文将深入讲解轻量化视觉预训练模型的发展、关键技术、应用和潜力，以及未来的机遇和挑战，希望大家可以更好地

2023-04-08 评论 0  1366

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

2016-06-23 评论 0  1528

文章简介：随着人工智能和深度学习的发展，预训练模型已经成为了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音识别等领域的热门技术。Python作为目前最流行的编程语言之一，自然也在预训练模型的应用中扮演了重要角色。本文将重点介绍Python中的深度学习预训练模型，包括其定义、种类、应用以及如何使用预训练模型。什么是预训练模型？深度学习模型的主要难点在于对大量高质量

2023-06-11 评论 0  2011

文章简介：​译者|朱先忠审校|孙淑娟迁移学习是机器学习的一种类型，它是一种应用于已经训练或预训练的神经网络的方法，而且这些预训练的神经元网络是使用数百万个数据点训练出来的。该技术目前最著名的用法是用来训练深度神经网络，因为这种方法在使用较少的数据训练深度神经网络时表现出良好的性能。实际上，这种技术在数据科学领域也是很有用的，因为大多数真实世界的数据通常没有数百万个数据点来训练出稳固的深度学习模型。目前，已经存在许多使用数百万个数据点训练出来的模型，并且这些模型可以用于以最大精度来训练复杂的深度学习神经网络

2023-04-23 评论 0  1701

文章简介：Meta 在更高效的人工智能竞赛中发起了挑战。这家科技巨头周三发布了预训练模型，...

2024-07-17 评论 0  942

文章简介：ChatGPTPython模型训练指南：定制化聊天机器人的步骤概述：近年来，NLP（自然语言处理）技术的日益发展，使得聊天机器人越来越受到人们的关注。OpenAI的ChatGPT是一种强大的预训练语言模型，可以用于构建多领域的聊天机器人。本文将介绍使用Python训练ChatGPT模型的步骤，包括数据准备、模型训练和生成对话样本。步骤一：数据准备收集和清洗

2023-10-24 评论 0  1334

文章简介：编辑|萝卜芯预训练语言模型在分析核苷酸序列方面显示出了良好的前景，但使用单个预训练权重集在不同任务中表现出色的多功能模型仍然存在挑战。百度大数据实验室（BigDataLab，BDL）和上海交通大学团队开发了RNAErnie，一种基于Transformer架构，以RNA为中心的预训练模型。研究人员用七个数据集和五个任务评估了模型，证明了RNAErnie在监督和无监督学习方面的优越性。RNAErnie超越了基线，分类准确率提高了1.8%，交互预测准确率提高了2.2%，结构预测F1得分提高了3.3%，

2024-06-10 评论 0  601

文章简介：继BERT之后，研究者们注意到了大规模预训练模型的潜力，不同的预训练任务、模型架构、训练策略等被提出。但BERT类模型通常存在两大缺点：一是过分依赖有标签数据；二是存在过拟合现象。具体而言，现在的语言模型都倾向于两段式框架，即预训练+下游任务微调，但是在针对下游任务的微调过程中又需要大量的样本，否则效果很差，然而标注数据的成本高昂。还有就是标注数据有限，模型只能拟合训练数据分布，但数据较少的话容易造成过拟合，致使模型的泛化能力下降。作为大模型的开路先锋，大型预训练语言模型，特别是GPT-3

2023-04-25 评论 0  1546

文章简介：化学反应是药物设计和有机化学研究的基础。研究界越来越需要一种能够有效捕获化学反应基本规则的大规模深度学习框架。近日，来自北京大学和望石智慧的研究团队提出了一种新方法来弥合基于反应的分子预训练和生成任务之间的差距。受到有机化学机制的启发，研究人员开发了一种新的预训练框架，使其能够将归纳偏差纳入模型中。这个提出的框架在执行具有挑战性的下游任务时取得了最先进的结果。通过掌握化学知识，该框架克服了目前依赖少量反应模板的分子生成模型的局限性。在大量的实验中，该模型生成了高质量的可合成药物样结构总的来说，该

2023-12-14 评论 0  623