WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

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..


Для любых предложений по сайту: [email protected]