[자연어 처리(NLP)] 사전 훈련된 모델 기반 기계 독해 - 코드 세계

[자연어 처리(NLP)] 사전 훈련된 모델 기반 기계 독해

프로그래밍 언어 2023-04-09 05:46:09 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/m0_54754302/article/details/127405467

[자연어 처리(NLP)] 사전 훈련된 모델 기반 기계 독해

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자연어처리 실무과제 17 - 다중 NLP 모델 기반 사기전화 인식기법 연구 및 응용

사전 훈련 된 언어 모델 (2 개) NLP에

워드에서 ZZ는 버트 모델에 포함하기 - 자연 언어 처리의 사전 훈련 기술 개발의 역사를

바이 EasyDL 전문 과정에 라인! 해독 감정 분류 분석 모델 개발 및 전투에 자연 언어 처리 기술

약간의 흰색 튜닝 기준-NLP 중국어 사전 훈련 모델 일반화 능력 경쟁을 기억하십시오.

NLP- "PyTorch 기반 자연어 처리"

[자연어 처리(NLP)] ERNIE 언어 모델 기반 텍스트 시맨틱 매칭

자연어 처리-facebook wiki-news-300d-1M.vec를 사용하여 사전 훈련 된 fastText 모델로드

적대적 훈련 기반의 언어 모델: 텍스트 생성 및 자동화된 글쓰기에 적용

언어 모델을 해독하는 한 편의 기사: 언어 모델의 원리, 실습 및 평가

키워드: 사전 훈련된 모델, 인코더-디코더, selfattention, AdamW, 감독 신호, 딥 러닝, NLP

Pytorch의 후크 기술 - 사전 훈련/훈련된 모델의 특정 중간 계층 출력을 얻습니다.

자연어 처리(NLP): 감정 분석, 텍스트 분류, 기계 번역 또는 명명된 엔터티 인식과 같은 자연어 처리 모델을 구축합니다.

[DLPytorch] 텍스트 언어 모델 및 전처리 사이클 기반 신경망

LLM의 Chinese-LLaMA-Alpaca-2: 소스 코드 해석(run_clm_sft_with_peft.py 파일) - 모델 훈련 사전 작업(매개변수 분석 + 구성 로그) → 모델 초기화(훈련된 체 여부 감지)

Netease Yanxuan에서 사전 훈련된 언어 모델 적용

Prompt-"디자인 프롬프트 템플릿: 사전 훈련된 모델의 우수한 성능을 달성하기 위해 더 적은 데이터를 사용하여 Few-Shot 및 Zero-Shot 작업을 지원합니다."

nlp 사전 훈련 모델 요약

자연어 처리 실용 프로젝트 13 - GRU 모델과 NER 기반의 키워드 추출 모델 학습의 전 과정

Pytorch는 사전 훈련 된 모델을로드하고, 미세 조정하고, 기존 모델에 자체 레이어를 추가하고, 레이어마다 다른 매개 변수 업데이트를 설정합니다.

NLP(자연어 처리) 학습 기록

자연어 처리(NLP) 기술의 예

엔트리에서 애플리케이션까지의 자연어 처리 - 동적 단어 벡터 사전 훈련: 양방향 언어 모델

MATLAB 기반 Deep Learning Toolboxs는 간단한 딥 러닝 CV 작업을 달성하기 위해 사전 훈련 모델을 호출합니다.

다중 모드 대형 모델(대형 모델 기초, 미세 조정, 비디오 이해 다중 모드 사전 훈련)

인공지능 LLM 혁명의 전야제: 자연어 처리 모델을 이해하는 글 ChatGPT의 기원 Transformer

승리 BERT! NLP는 도구를-훈련 사전 : 작은 모델도 높은 정밀도를 가지고, 하나의 GPU는 기차 수있을 것입니다

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