来源 | 博文视点 头图 | 下载于视觉中国 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，
现有的神经网络在进行训练时，一般基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，先对网络中的参数进行随机初始化，再利用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）等优化算法不断优化模型参数。
我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案（不要求长度）。 缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，在深度学习和大数据的支撑下，自然语言处理技术迅猛发展。 而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段，也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。 借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？ 以下内容节选自《预训练语言模型》一书！ ---- --正文-- 01 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
目前零样本学习主要是基于预训练微调，然而预训练模型微调的主要方法是Prompt和Adaptor。其中基于Prompt的模型微调方法对模板设计依赖度极高。那么，「今天给大家分享的这篇文章抛弃模板设计，采用正则表达式挖掘prompt示例进行模型微调，同样得到了非常棒的结果」。
关于大语言模型是什么、为什么它们被使用、不同类型以及未来可能涉及的 LLM（大语言模型）应用的基础知识。
神经网络实际上就是在学习一种表示，在CV领域，良好的视觉和视觉语言（vision and vision-language）表征对于解决计算机视觉问题(图像检索、图像分类、视频理解)至关重要，并且可以帮助人们解决日常生活中的难题。
在 2013 年分布式词向量表示（Distributed Representation）出现之前，one-hot 是最常用的字词数值表示形式。在这样的词袋模型下，语言被表示为极其稀疏的向量形式，词之间的相互关系完全独立，语言深刻的内在含义被简化成 0-1 关系。
【导读】NAACL是自然语言处理领域的顶会，今年NAACL于6月2日至7日于Minneapolis,MN 召开，本文梳理了NAACL2019的亮点。
一个程序设计人员应具备算法、数据结构、程序设计方法以及语言工具四个方面的知识，其中算法是灵魂，数据结构是加工对象，语言是工具，编程需要采用合适的方法。
当我们谈到脑筋急转弯时，很多人都会感到兴趣和好奇。脑筋急转弯是一种智力游戏，可以锻炼我们的思维能力以及解决问题的能力。然而，对于许多人来说，脑筋急转弯也是一项相当具有挑战性的任务。在这个过程中，我们需要运用逻辑推理、上下文理解等能力才能解决问题。
学过C语言的对这句话应该不陌生：程序=算法+数据结构，C++作为一门既可以面向过程也可以面向对象的语言，这样理解也是没有问题的。
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
本文发表在ACL2019，使用信息实体增强语言表示的ERNIE的翻译。同时还有另一种百度提出的ERNIE
1 算法channel 公众号才成立两个月，在这段日子，每天推送一篇算法，机器学习，深度学习相关的文章，包括： 算法的基本思想 算法的实例分析 有些算法的源代码的实现 案例实战 2 原创文章整理 1机器学习：不得不知的概念（1）2 机器学习：不得不知的概念（2）3 机器学习：不得不知的概念（3）4 回归分析简介5 最小二乘法：背后的假设和原理（前篇）6 最小二乘法原理（后）：梯度下降求权重参数7 机器学习之线性回归：算法兑现为python代码8 机器学习之线性回归：OLS 无偏估计及相关性python分析9
模型压缩可减少受训神经网络的冗余——由于几乎没有BERT或者BERT-Large模型可用于GPU及智能手机上，这一点就非常有用了。另外，内存与推理速度的提高也能节省大量成本。
全称：Generative Pre-Trained Transformer(生成式 预训练 变换模型)
由于大型语言模型在现实世界中的责任越来越大，因此如何以可靠的方式指定和约束这些系统的行为很重要。一些开发人员希望为模型设置显式规则，例如“不生成滥用内容”，但这种方式可能会被特殊技术规避。评估LLM在面对对抗性输入时遵循开发人员提供的规则的能力通常需要人工审查，这会减慢监控和方法开发的速度。
ChatGPT 是一个基于人工神经网络技术的自然语言处理模型，由 OpenAI 开发。它可以理解和生成自然语言，用于进行对话、翻译、文本摘要等任务。ChatGPT 是目前最先进的自然语言处理模型之一，它使用了大量的预训练数据和深度学习算法来实现高质量的自然语言处理能力。
网络上各种测评满天飞，这里就不展开说了，针对“chatgpt”这项技术的难点，是十分巨大的。当你对文心一言以及其他国产AI软件存在不满的时候，你可以简单对着chatgpt或者文心一言搜索！
AI 研习社消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。
谷歌在自然语言理解研究的全新尝试。 AI 科技评论消息：今日，谷歌分享了 Semantic Experiences，在博客中展示了两大关于自然语言理解的互动工具。Talk to Books 是一个可以从书中的句子层面搜索书籍的全新检索模式；另一个互动内容则是 Semantris，一个由机器学习驱动的单词联想游戏。 地址：https://research.google.com/semanticexperiences/ 此外，谷歌还发布了「通用语句编码器」（Universal Sentence Encoder）
AI 科技评论按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。
TLDR: 当前将大语言模型用于推荐系统存在三方面问题：1）大语言模型不在推荐系统数据上训练，并且推荐数据通常不公开可用。2）用户交互数据通常与自然语言文本模式不同，无法确定大语言模型能否从交互数据中学习到更多的重要知识。3）难以同时适配不同的用例训练。为解决以上限制，本文提出了一个物品语言模型，其由一个物品编码器和一个冻结的大语言模型组成，前者对用户交互信息进行编码以生成与文本对齐后的物品表示，后者用保留的预训练知识理解这些物品表示。本文进行了大量的实验，证明了语言对齐和用户交互知识在物品编码器中的重要性。
可以看出，整体进程由基于模板到信息检索到基于知识库的问答。基于信息检索的问答算法是基于关键词匹配+信息抽取、浅层语义分析。基于社区的问答依赖于网民贡献，问答过程依赖于关键词检索技术。基于知识库的问答则基于语义解析和知识库。
【新智元导读】这是一项从图像的文字描述合成出图像的研究，在自然语言表征和图像合成研究的基础上，研究者开发了简单有效的 GAN 架构和训练策略，实现了从人类对花和鸟的描述中合成图像。 论文地址：https://github.com/zsdonghao/text-to-image 根据图像的文本描述自动合成出图像 根据图像的文本描述自动合成出现实风格的图像既有趣又有用，但目前的 AI 系统离实现这一目标还很远。然而，近年来出现了通用且强大的循环神经网络架构，可以学习判别性的文本特征表征。同时，深度卷积生成对抗网
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！
近两年，人工智能处于创业和投资风口前沿，各技术领域新公司频频涌现，同时传统互联网巨头和大型科技公司也纷纷进入。据腾讯研究院发布的报告显示，截至2017年6月，中国人工智能规模型企业达到592家。在资本大量涌入和市场竞争日益加剧的态势下，小i机器人持续保持全国20强身位，体现出不俗的行业地位和市场影响力。
一般认为计算语言学（CL）是语言学的一个分支，自然语言处理（NLP）是计算机科学的一个子学科。但是现在由于CL和NLP之间的界限越来越模糊，甚至两个领域的人常常去参加同样的会议，交流起工作来也完全没有障碍，于是一个问题出现了：NLP是跨语言学和计算机科学的交叉学科吗？ 近日在NLP学术圈里，因为Twitter上的一个推文引发了对这个问题的一场小争论。 一、The Beginning 过程大概是这样的： 华盛顿大学著名的语言学教授Emily M. Bender在审核一篇跨语言应用的论文时，为作者数据集的混乱不
导读 为了发挥清华大学多学科优势，搭建跨学科交叉融合平台，创新跨学科交叉培养模式，培养具有大数据思维和应用创新的“π”型人才，由清华大学研究生院、清华大学大数据研究中心及相关院系共同设计组织的“清华大学大数据能力提升项目”开始实施并深受校内师生的认可。项目通过整合建设课程模块，形成了大数据思维与技能、跨界学习、实操应用相结合的大数据课程体系和线上线下混合式教学模式，显著提升了学生大数据分析能力和创新应用能力。 回首2022年，清华大学大数据能力提升项目取得了丰硕的成果，同学们将课程中学到的数据思维和技能成功
ChatGPT丨自然语言处理丨人工智丨语言生成技术丨文本生成丨智能问答丨机器翻译丨AI聊天机器
随着深度学习、高性能计算、数据分析、数据挖掘、LLM、PPO、NLP等技术的快速发展，ChatGPT得到快速发展。ChatGPT之所以引起关注，在于它作为一个大模型，有效结合了大数据、大算力、强算法。
然而，这些程序并非是用人类“自然语言“编写的，像Java、Python、C和C ++语言，始终考虑的是"机器能够轻松理解和处理吗？"
近日，自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议“国际计算语言学协会年会”（ACL 2019）公布了今年大会论文录用结果。根据 ACL 2019 官方数据，今年大会的有效投稿数量达到 2694 篇，相比去年的 1544 篇增长高达 75%。其中，百度共有 10 篇论文被大会收录。
AI即人工智能是一个令人着迷的领域，尤其是基于对话式AI系统的智能音箱的兴起，使人工智能直接走进了我们的家庭。
| 机器的Image Captioning（自动图像描述）能力 电影《HER》中的“萨曼莎”是一款基于AI的OS系统，基于对西奥多的手机信息和图像内容的理解，“她”可以为他处理日常事物、可以陪他谈心、甚至进行Virtural Sex，还可以读懂所有的书、跟哲学家交流，“她”所做的一切俨然就是一个有血有肉的人类才能实现的。但萨曼莎还胜于人类，她能够同时和8316个使用者聊天，和641个使用者in love，并且对每个人都是真情实感。 电影的“她”是人类想象中的强AI，“她”有思维，具备比人还强的智力以及运算
结构化数据：指可以按某种数据结构组织的数据，比如字母、数字、货币、日期 非结构化数据：指没有按照预定义的方式组织或缺少特定数据模型的数据，比如文章、演示文稿、电子邮件、日志等 结构化数据易于处理，传统计算机可以代替人工高速处理这类结构化数据。然而实际上大多数数据都是非结构化的，而且非结构化数据比结构化数据具有更大的信息量。在人工智能出现后，对非结构化数据的处理进行了探索，并取得了一定成效。
计算机读懂语言，在如今已经不是什么新鲜的事情了，不过你有没有想过计算机是如何读懂人类语言的呢？
ChatGPT大火，甚至已经开始改变人类的工作和思考方式，充分了解并且认识它，同时看到未来的机会，已经成为每个人迫不及待需要建立的心智。而放眼全球，唯一一本能够讲透GPT的原理以及未来的书，唯有斯蒂芬·沃尔弗拉姆的这本《这就是ChatGPT》。
还在自己吭哧吭哧打算法平台Leetcode的周赛？为什么不试试神奇的ChatGPT类AI呢！
一、传统的自助设备 我们都非常熟悉的自助设备，就是预设场景下的产物。因为场景已经确定，所以设备的功能也是确定的。取款的机器只能取款，是存不了的。查询的机器只能查询，是不能取款的。 场景的确定带来了功能的确定，功能的确定就是对应的可办理业务的确定。不仅如此，由于每种业务都有一个自然合理的办理流程，所以，自助设备的操作步骤也是预设好的。 我们只能按照预设好的步骤进行操作，而且操作也是非常固定，就是输入一些文字或数字，按一些按键，想进行一些其它的“发挥”，呵呵，是不可能的。 为什么自助设备没有被称为智能设
HITS（HITS(Hyperlink - Induced Topic Search) ） 算法是由康奈尔大学( Cornell University ) 的Jon Kleinberg 博士于1997 年首先提出的,为IBM 公司阿尔马登研究中心( IBM Almaden Research Center) 的名为“CLEVER”的研究项目中的一部分。
1、TILE: Predicting Subjective Features from Questions on QA Websites using BERT
人与人沟通的语言称为自然语言，人与计算机沟通的语言称为编程语言。编程语言和自然语言的主要不同点是：自然语言表述的内容可以是有多种意思，编程语言表述的内容不会有歧义，这样可以保证，计算机不会误解你的意思。
NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（Spider vs BIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]
作者简介：李航，华为技术有限公司诺亚方舟实验室主任。主要研究方向为信息检索、自然语言处理、机器学习等。本文经作者授权发布。 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 人类的语言具有什么特性？下面是几位最权威学者的看法。 语言是草根现象，它像是维基百科，聚集了数以十万计的人的贡献。当人们要找到更好的表达自己思想方式的时候，就发明了术语、俚语、新说法，其中一部分积累到语言中，这就是我们得到语言的过程。 ——史蒂文·平克(Steven Pinker) 如果语法没有递归结
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