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23.GPT-2:多任务学习
ShuYunBIGDATA
2023-09-12 14:27:57
课时名称
课时知识点
23.GPT-2:多任务学习
你是否对人工智能和自然语言处理充满好奇? 想要了解ChatGPT的发展和应用? 那么这门课程就是为你量身打造的! 我们将带你进入ChatGPT的世界,探索其技术原理和发展历程。 你将不仅获得知识,还能深入了解人工智能领域的前沿技术和发展趋势,为未来的职业发展做好准备。
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23.GPT-2:多任务学习
课时名称课时知识点23.GPT-2:多任务学习你是否对人工智能和自然语言处理充满好奇? 想要了解ChatGPT的发展和应用? 那么这门课程就是为你量身打造的! 我们将带你进入ChatGPT的世界,探索其技术原理和发展历程。 你将不仅获得知识,还能深入
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大规模语言模型(LLM)在上下文学习方面展现出卓越能力,能够通过少量示例快速适应新任务,尤其在机器翻译、问答和实体抽取等NLP领域取得显著成果。然而,LLM在NER任务上的表现仍落后于监督学习方法,因为NER的序列标记特性与LLM的文本生成形式存在差异。为此,文章提出了
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-NER模型,它通过将NER任务转化为文本生成任务来解决这一问题,使用特殊标记来标识实体。
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系列对比与总结)、安装、
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一篇20
23
年4月26日才挂上arxiv的文章,是我看到的第一篇用LLM解决NER任务的文章,在我看来,LLM才是NER问题的最优解,尤其是小样本场景,具有丰富先验知识的LLM,其涌现能力总能让我叹为观止。LLM在NER上的表现低于基线,这是因为二者任务不同,前者是文本生成任务,后者是序列标记任务。
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-NER通过将序列标记任务转换为LLM的生成任务来弥补二者的差距。例如输入是Columbus is a city,输出@@Columbus## is a city,@@##是需要提取的实体的标记。
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Paper:《
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-4 Technical Report》的翻译与解读 目录 Paper:《
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