Публикации по теме 'transformers'


Углубленное понимание механизма внимания (часть II) — масштабированное скалярное произведение внимания и пример
Введение В предыдущей статье мы обсудили проблемы, с которыми сталкивается машинный перевод, и представили механизм внимания, предложенный в Нейронный машинный перевод путем совместного обучения выравниванию и переводу . В этой статье мы сосредоточимся на представлении Scaled Dot-Product Attention, лежащем в основе Transformer, и подробно объясним его вычислительную логику и принципы проектирования. В конце статьи мы также приведем пример использования Attention, надеясь дать..
Получите точную настройку прямо сейчас
ПЕРЕДАЧА ОБУЧЕНИЯ Получите точную настройку прямо сейчас Для задач NTCIR-15 FinNum-2 и DialEval-1 Заявление об ограничении ответственности: в этом сообщении не используются авторские или редакционные мы . Самоуверенное название и содержание самоуверенны. Описанная здесь работа является коллективной работой, но мои слова не выражают точку зрения моего работодателя и соавторов. 14 декабря 2020 года успешно завершилась конференция НТКИР-15 . Я руководил двумя командами,..
Новый подход к преобразованию текста в SQL: подход с двумя преобразователями
Архитектура трансформаторов нарушила все аспекты области НЛП, будь то таблицы лидеров для конкретных задач или промышленные приложения, которые вы чаще всего встречали бы используемой моделью трансформатора. Аналогичным образом Куан Сюй и др. al опубликовал свою работу «SeaD: End-to-end Text-to-SQL Generation with Schema-A Denoising» с основной гипотезой, согласно которой, утверждая, что архитектуры Sequence to Sequence, основанные на трансформаторе тока, достаточно мощны, чтобы..
DeepMind и Toulouse U предлагают составные функции, сохраняющие преобразования, для повышения…
Нейронные сети на основе трансформаторов произвели революцию в области обработки естественного языка и компьютерного зрения благодаря своей бесспорно высокой производительности, но большинство современных моделей достигают миллиардов-триллионов параметров, поэтому это связано с высокими затратами с точки зрения вычисления и время для обучения модели. Чтобы устранить эти ограничения, в новой статье Компонируемые расширения с сохранением функций для архитектур-трансформеров..
Понимание Transformer: модель успеха ChatGPT
Мы в основном фокусируемся на том, как работают преобразователи, и определяем, как они могут генерировать текст на основе механизмов внимания и как они могут управлять ChatGPT. С феноменальным успехом генеративных приложений ИИ с одним из самых выдающихся…
От традиционного машинного обучения к трансформерам: начало новой эры в обработке естественного языка с помощью GPT…
Вы когда-нибудь задумывались, как развивалась область обработки естественного языка? Вы находитесь в нужном месте. Это первый блог из серии блогов, в которых описываются различные концепции НЛП и развитие этой области. Сегодня мир вокруг нас управляется искусственным интеллектом. Мы часто слышим это, но почему мы так говорим? Что ж, мы живем в эпоху, когда компьютеры очень мощные, Интернет очень быстрый, программное обеспечение с открытым исходным кодом (в основном) и, что наиболее..
Расцвет технологий трансформеров
Чат-боты, ChatGPT, машинное обучение и обработка естественного языка Краткое введение В последние годы мы наблюдаем всплеск использования чат-ботов и диалогового ИИ в различных отраслях. Этот рост во многом можно объяснить развитием технологии Transformers и созданием таких моделей, как ChatGPT. В этой статье мы рассмотрим, как развивались эти технологии, их вклад в машинное обучение и обработку естественного языка, а также то, что их ждет в будущем. Технология Transformers —..