在不断发展的自然语言处理 （NLP） 领域，一项名为 BERT 的突破性创新已经出现，改变了游戏规则。BERT 代表 Bidirectional Encoder Representations from Transformers，不仅仅是机器学习术语海洋中的另一个首字母缩略词。它代表了机器理解语言方式的转变，使它们能够理解使 ...

截止2024年，我浏览过很多应用大模型研究传统NLP任务的工作，大多集中在如何利用prompt技术、few-shot技术等直接将大模型应用在这些传统任务中。例如这一篇：Can ChatGPT Understand Too? A Comparative Study on ChatGPT and Fine-tuned BERT，通过prompt工程对比ChatGPT与Fine-tuned ...

随着我们进一步进入依赖人工智能技术的数据驱动世界，自然语言处理（NLP）正在成为最需要的技能之一。它几乎无处不在，但最显着的是网络搜索、广告、客户服务、语言翻译服务、情感分析等。 NLP 认证对于希望成为该领域领导者的个人至关重要。 本专业 ...

近年来，人工智能领域的发展可谓如火如荼，而其中最耀眼的明星无疑是大模型。特别是ChatGPT的推出，瞬间将生成式AI推向了主流，吸引了无数目光。无论是谷歌、亚马逊，还是百度、阿里等科技巨头，都在积极布局AI，大规模的招聘与年薪高达80W-90W的岗位遍地开花，表明对大模型人才的迫切需求。 在这样一个大模型快速发展的时代，如何抓住机遇，迅速入局，成为许多人心中的疑问。为此，沃恩智慧携手顶刊审稿人Ki ...

小型语言模型（SLMs）因其低延迟、成本效益、易于开发和定制而受到青睐，特别适合资源受限的环境和领域知识获取。小型语言模型（SLMs）发展时间线构建语言模型的基本概念介绍了构建SLMs的基础概念，包括架构、训练技术、从LLMs获取SLMs的方法（如剪 ...

近日，浪潮信息开源的 “源”Yuan-EB（Yuan-embedding-1.0，嵌入模型） 在C-MTEB的 ...

李教授的报告无疑为我们探索语言与智能之间的关系提供了新的视角。在IMLIP2024大会上，您将有机会聆听这位领域专家的见解，期待他为我们揭示更多关于自然语言处理的前沿知识和未来发展。在这个充满变化的科技时代，理解自然语言背后的计算逻辑，将为我们更好地迎接未来的挑战和机遇提供助力。

总的来说，由于模型输出高度反映WEIRD人群心理，当人类样本不那么WEIRD时，AI与人类之间的高度相关性无法重现。在心理学研究中，过度依赖WEIRD被试（例如北美的大学生）的现象一度引发了讨论，用LLM的输出替代人类参与者将是一个倒退，会使得心理学 ...

随着人工智能技术的不断进步，深度学习中的Transformers和大型语言模型(LLMs)正引领着这一领域的变革。2024年春季，斯坦福大学推出的CS25课程将深入探索这些技术的内在机制与应用前景，为希望了解这一领域的学习者提供了重要契机。 CS25课程的核心内容涵盖了Transformers的基本原理及其在自然语言处理(NLP)中的广泛应用。Transformers模型最早在2017年的《Att ...

第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器与第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器相比能够带来的总体拥有成本 (TCO) 优势。针对批量 NLP 推理 (BERT-Large) 工作负载,只需 13 台基于第五代英特尔® 至强® 可扩展处理器的服务器即可实现 50 台基于第三代英特尔® 至强® 可 ...

一个基本架构，三种形式： 当前流行的大模型的网络架构其实并没有很多新的技术，还是一直沿用当前NLP领域最热门最有效的架构——Transformer ...