张奇等：2023大规模语言模型 从理论到实践（预览版）

VIP专免
2024-03-05 999+ 15.01MB 297 页 海报
侵权投诉
NoSuchBucket The specified bucket does not exist. 674667794CC4EC3039E1A2E8 baogaotang.oss-cn-hongkong-internal.aliyuncs.com baogaotang 0015-00000101 https://api.aliyun.com/troubleshoot?q=0015-00000101
NoSuchBucket The specified bucket does not exist. 67466779B86BF33230C1BDA7 baogaotang.oss-cn-hongkong-internal.aliyuncs.com baogaotang 0015-00000101 https://api.aliyun.com/troubleshoot?q=0015-00000101
NoSuchBucket The specified bucket does not exist. 674667799F370534371F2696 baogaotang.oss-cn-hongkong-internal.aliyuncs.com baogaotang 0015-00000101 https://api.aliyun.com/troubleshoot?q=0015-00000101
摘要：

大规模语言模型从理论到实践张奇桂韬郑锐⻩萱菁著预览版2023年9月10日·前言2018年Google的研究团队开创性地提出了预训练语言模型BERT[1]，该模型在诸多自然语言处理任务中展现了卓越的性能。这激发了大量以预训练语言模型为基础的自然语言处理研究，也引领了自然语言处理领域的预训练范式的兴起。然而，尽管这一变革影响深远，但它并没有改变每个模型只能解决特定问题的基本模式。2020年，OpenAI发布了GPT-3模型，其在文本生成任务上的能力令人印象深刻，并在许多少标注（Few-shot）的自然语言处理任务上取得了优秀的成绩。但是，其性能并未超越专门针对单一任务训练的有监督模型。之后，研究者...

展开>> 收起<<
张奇等：2023大规模语言模型 从理论到实践（预览版）.pdf

共297页,预览10页

还剩页未读， 继续阅读

声明：报告堂所有资料均为用户上传分享，仅供参考学习使用，版权归原作者所有。若侵犯到您的权益，请告知我们处理！任何个人或组织，在未征得本平台同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。
立即下载

相关内容

更多

热门标签

新能源 人工智能 新能源汽车 医疗器械 直播 短视频 智慧城市 招商方案 自动驾驶 制造业
/ 297
评分 收藏
分享
立即下载 VIP免费下载
客服
关注