-
自然语言生成任务中的采样方法及Pytorch实现
本文介绍了在自然语言生成任务中常用的采样方法,并提供了使用Pytorch进行实现的示例。包括贪婪解码和束搜索两种方法,以及它们的优缺点和应用场景。- 491
- 0
-
ChatGPT: 风险、挑战及应对策略
本文讨论了ChatGPT的风险和挑战,以及应对这些风险和挑战的策略。从数据质量、知识真实性、道德原则等方面分析了使用ChatGPT可能面临的问题,提出了改进技术、管理数据、遵守伦理、制定法律等方面的解决方案。- 184
- 0
-
深入了解Prompt Learning:预训练模型+Prompt学习
本文深入探讨了最新的Prompt learning 技术,介绍了GPT-3模型的使用以及其在下游任务中的应用。了解prompt的最新进展,以及如何利用prompt来更好地使用语言模型。- 219
- 0
-
-
-
一种新颖的合成框架提高生成的自然语言问题质量
本文介绍了一种新的合成框架,通过在SQL合成阶段采用强类型的模板合成和基于表结构距离加权的列采样策略,以及在文本生成阶段采用中间表示法(IR)来提高生成的自然语言问题的质量。实验证明使用该合成数据训练的模型在Spider数据集上实现了新的最先进的准确率。- 271
- 0
-
细粒度情感分析在Amazon SageMaker上的应用
了解细粒度情感分析在Amazon SageMaker上的应用,探讨如何利用VOC技术挖掘客户需求,并通过NLG技术实现情感极性提取,了解Amazon SageMaker的基本原理和应用场景。- 348
- 0
-
深入探讨Prompt:构建和优化AI生成模型的关键工具
本文深入探讨了Prompt的基本概念和使用方法,以及构建和优化Prompt的关键技巧,帮助更全面地了解这个强大的AI生成工具。了解如何使用Prompt来进行各种文本生成任务,包括写作、自动回复、编程和语言翻译。- 339
- 0
-
打造自己的GPT模型,让AI写作变得轻松自如
通过OpenAI的GPT模型,我成功打造了自己的AI写作模型,让技术文章的生成变得轻松自如。了解如何利用GPT模型进行自然语言生成和技术文章创作,体验前所未有的AI写作乐趣。- 856
- 0
-
ChatGPT:未来智能语言模型,解放大脑,你还不来?
ChatGPT是一个能与你聊天和创作的智能语言模型,代表了大型语言模型技术的最新进展。本文介绍ChatGPT的由来、技术原理、功能、局限性、影响和发展前景。- 250
- 0
幸运之星正在降临...
点击领取今天的签到奖励!
恭喜!您今天获得了{{mission.data.mission.credit}}积分
我的优惠劵
-
¥优惠劵使用时效:无法使用使用时效:
之前
使用时效:永久有效优惠劵ID:×
没有优惠劵可用!