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当我们踏上一片未知的大陆，手中挥舞着图神经网络 （Graph Neural Networks, GNN） 这把利剑 ... 阅读更多

传统的语言模型预训练主要依赖于下一个词预测任务，通过增加模型参数和训练数据量实现性能提升。然而，这种方法受限于 ... 阅读更多

强化学习 （Reinforcement Learning, RL） 近年来在大规模语言模型 （LLM） 优化中扮演了重 ... 阅读更多

在人工智能的浩瀚星空中，语言模型的推理能力无疑是最闪耀的星辰之一。然而，如何更高效地训练模型以提升其推理能力， ... 阅读更多

在当今的自然语言处理 （NLP） 领域，大型语言模型 （LLMs） 如同璀璨的明星，吸引着无数研究者的目光。然而，这些 ... 阅读更多

在自然语言处理 （NLP） 的领域，模型的表现与其对文本的处理方式密切相关。近年来，随着深度学习的快速发展，基于变 ... 阅读更多

引言 在自然语言处理 （NLP） 领域，随着大型语言模型 （LLMs） 的发展，链式思维 （Chain-of-Thoug ... 阅读更多

引言 在自然语言处理 （NLP） 领域，对话生成是一个充满挑战的任务。传统的语言建模 （LM） 损失虽然在多种生成任务 ... 阅读更多

引言 🌟 自 2018 年 BERT 模型问世以来，尽管在自然语言处理 （NLP） 领域取得了巨大的成功，但随着技术的不断 ... 阅读更多

摘要 在自然语言处理 （NLP） 领域，编码器模型如 BERT 在检索和分类任务中提供了良好的性能与模型大小的权衡。尽 ... 阅读更多