Публикации по теме 'nlp'
Переосмысление обучения искусственному интеллекту: совместное предложение по сбору данных и совершенствованию моделей
В этой статье мы предлагаем инновационный подход к использованию ИИ — возможность для пользователей заработать время использования ИИ, активно участвуя в обучении моделей ИИ. Этот новаторский метод позволяет пользователям не только извлекать выгоду из ИИ, но и активно формировать его возможности, создавая симбиотические отношения, которые улучшают как технологии, так и пользовательский опыт.
В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта, где влияние технологий пронизывает..
Выборочное предсказание в обработке естественного языка
Повышение надежности систем НЛП
Несмотря на впечатляющий прогресс, достигнутый в области обработки естественного языка (NLP), неразумно ожидать, что модели будут идеальными в своих предсказаниях. Они часто делают неверные прогнозы, особенно когда входные данные имеют тенденцию расходиться с их распределением обучающих данных. Хотя это приемлемо для толерантных приложений, таких как рекомендации фильмов, высокий риск, связанный с неправильными прогнозами, препятствует внедрению этих систем..
OpenAI GPT-4 появится в середине марта 2023 года: основные характеристики и сравнение с ChatGPT-3
Серия OpenAI GPT, усовершенствованная модель языковой обработки, в последние годы значительно продвинулась вперед. С появлением OpenAI GPT-4 в середине марта 2023 года разработчики ожидают еще более впечатляющих возможностей и производительности. В этой статье мы обсудим ключевые особенности GPT-4 и сравним его с его предшественником, ChatGPT-3.
Основные особенности OpenAI GPT-4:
OpenAI GPT-4 станет четвертой итерацией серии OpenAI GPT, обещая вывести производительность и..
Обучение с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF): расширение возможностей ChatGPT с руководством пользователя
Переход с GPT-3.5 на ChatGPT
Введение
В этом сообщении блога я буду обсуждать, как OpenAI перешел от моделей GPT-3.5 к ChatGPT. Я буду объяснять концепцию обучения с подкреплением на основе отзывов людей и то, как оно помогло модели сделать нетоксичные и основанные на фактах результаты. В сообщении блога Модели авторегрессии для обработки естественного языка я обсуждал авторегрессионную природу предварительно обученных генеративных преобразователей и их архитектурные детали. Этот..
(Действительно) мягкое введение в НЛП на Python
НЛП стало проще
(Действительно) мягкое введение в НЛП на Python
Возьми меня за руку, и давайте начнем вместе.
Я знаю, это непросто. НЛП - это то, о чем говорят все, и кажется, что этим занимаются все, кроме вас самих, потерявшихся и опечаленных посреди толпы. Не беспокойтесь, обработка естественного языка (NLP) - трудная вещь для изучения, даже если мало кто признает это.
В этом уроке я расскажу об основах, шаг за шагом, без длинных объяснений (так как цель здесь - просто..
Демистификация обработки естественного языка: приложения и идеи
Определение:
Обработка естественного языка (НЛП) — это область лингвистики, информатики и искусственного интеллекта, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческим языком, в частности тем, как программировать компьютеры для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
Необходимость НЛП:
Но сначала что такое естественный язык? В нейропсихологии, лингвистике и философии языка естественный язык или обычный язык — это любой язык, который..
Преодоление проблем с данными в нейронном машинном переводе
С развитием глубоких нейронных сетей точность машинного перевода значительно повысилась, но проблема межъязыкового общения человека не решена. Например, в задачах высокоточного синхронного перевода машинный перевод все еще нуждается в доработке. Для перевода романов машинный перевод не сравним с человеческим переводом.
Проблемы машинного перевода
● Подборка переводов
Человеческий язык очень широк и глубок, и явление полисемии очень распространено. Возьмем, к примеру, китайский..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..