探索语言模型的易学性:从概率有限状态语言的学习视角
引言 大型语言模型究竟能学到什么?这是一个不断被研究的问题。语言模型(LM)本质上是分布在字符串上的概率分布。 … 阅读更多
引言 大型语言模型究竟能学到什么?这是一个不断被研究的问题。语言模型(LM)本质上是分布在字符串上的概率分布。 … 阅读更多
大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了巨大成功,但其高昂的计算成本和庞大的内存需求也成为了限制其应用的 … 阅读更多
作为一名资深的coder,我经常需要使用各种各样的编程语言和工具来完成工作。其中,Groovy 语言凭借其简洁 … 阅读更多
在信息爆炸的时代,如何从海量信息中找到我们真正需要的内容,成为了一个重要问题。JStarCraft RNS 应 … 阅读更多
在过去十年中,推荐系统的研究和应用变得越来越重要。这些系统可以帮助用户找到他们可能感兴趣的项目,从而提高公司的 … 阅读更多
近年来,变形金刚(Transformers)凭借其强大的能力,在自然语言处理领域取得了巨大成功,成为深度学习的 … 阅读更多
循环神经网络(RNN)长期以来一直是建模时序数据的经典架构,但它们在训练长序列时却臭名昭著地难以训练。这是因为 … 阅读更多
近年来,大型语言模型(LLM)在各个领域都取得了显著的成就,其应用范围涵盖聊天机器人、文本到图像/视频合成、代 … 阅读更多