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      如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本

      如何生成文本: 通过 Transformers 用不同的解码方法生成文本

      简介 近年来,随着以 OpenAI GPT2 模型 为代表的基于数百万网页数据训练的大型 Transformer 语言模型的兴起,开放域语言生成领域吸引了越来越多的关注。开放域中的条件语言生成效果令人...
      AI 技术文章# Transformers
      3年前
      04480
      大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 – 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

      大规模 Transformer 模型 8 比特矩阵乘简介 – 基于 Hugging Face Transformers、Accelerate 以及 bitsandbytes

      引言 语言模型一直在变大。截至撰写本文时,PaLM 有 5400 亿参数,OPT、GPT-3 和 BLOOM 有大约 1760 亿参数,而且我们仍在继续朝着更大的模型发展。下图总结了最近的一些语言模型...
      AI 技术文章# Accelerate# bitsandbytes# Transformers
      3年前
      04240
      解读 ChatGPT 背后的技术重点:RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗

      解读 ChatGPT 背后的技术重点:RLHF、IFT、CoT、红蓝对抗

      近段时间,ChatGPT 横空出世并获得巨大成功,使得 RLHF、SFT、IFT、CoT 等这些晦涩的缩写开始出现在普罗大众的讨论中。这些晦涩的首字母缩略词究竟是什么意思?为什么它们如此重要?我们调查...
      AI 技术文章
      3年前
      04150
      SetFit: 高效的无提示少样本学习

      SetFit: 高效的无提示少样本学习

      与标准微调相比,SetFit 能更高效地利用训练样本,同时对噪声也更健壮。 如何处理少标签或无标签的训练数据是每个数据科学家的梦魇 😱。最近几年来,基于预训练语言模型的少样本 (few-shot) 学...
      AI 技术文章# Prompts# Transformers
      3年前
      04320
      没有了
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