文献阅读：LaMDA: Language Models for Dialog Applications

最新推荐文章于 2024-04-29 14:57:22 发布
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#LLM #LaMDA #对话模型 #Google #NLP

LaMDA是Google的大规模对话模型，基于预训练和finetune的方法，尤其关注对话的安全性和一致性。模型在多种指标上表现出色，包括Sensibleness,Specificity,Interestingness,Safety和RoleConsistency。尽管未采用强化学习，LaMDA在评估中显示出了优于纯预训练模型的效果。
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LaMDA: Language Models for Dialog Applications
c_cpp_csharp的专栏
11-21 206
我们介绍了LaMDA：对话应用程序的语言模型。LaMDA是一个专门用于对话的基于Transformer的神经语言模型家族，其参数高达137B，并在1.56T的公共对话数据和网络文本单词上进行预训练。虽然单独的模型缩放可以提高质量，但它在安全性和事实基础方面的改进较少。我们证明，通过注释数据进行微调，并使模型能够咨询外部知识来源，可以显著改善安全性和事实基础这两个关键挑战。第一个挑战是安全，涉及确保模型的响应符合一系列人类价值观，例如防止有害的建议和不公平的偏见。
LaMDA: Language Models for Dialog Applications——用于对话应用的语言模型
Together_CZ的博客
01-12 1123
LaMDA: Language Models for Dialog Applications——用于对话应用的语言模型
Re69：读论文 LaMDA: Language Models for Dialog Applications
诸神缄默不语的博客
04-29 1511
《LaMDA: Language Models for Dialog Applications》论文阅读笔记
《预训练周刊》第35期：零样本规划器的语言模型：为智能体提取可操作的知识、LaMDA：对话应用的语言模型...
BAAIBeijing的博客
01-27 842
No.35智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊本期周刊，我们选择了13篇预训练相关的论文，涉及动作规划、大模型改进、网络结构、零样本学习、对话模型、视频理解、机器翻译、字幕生成、...
谷歌LaMDA｜工业级端到端预训练对话模型
李rumor
01-25 1218
卷友们好，我是rumor。前段时间分享过开放域问答的研究进展，虽然这些榜单的分数都在不断提升，但真要提到应用的话，实验室产品和工业级产品还是有很大差距的。我在公众号后台放了一个机器人，基本...
谷歌拉姆达语言模型介绍LaMda LaMDA Language Models for Dialog Applications
05-23
We present LaMDA: Language Models for Dialog Applications. LaMDA is a family of Transformer based neural language models specialized for dialog, which have up to 137B parameters and are pre-trained on...
LaMDA_ Language Models for Dialog Applications 简读 - 知乎.pdf
05-18
LaMDA，全称为Language Models for Dialog Applications，是由Google开发的一种先进的人工智能对话模型，旨在为对话应用程序提供更自然、流畅和具有深度的交互体验。LaMDA的诞生是AI技术在对话理解和生成领域的一次...
对话机器人之LaMDA
zenRRan的博客
12-30 578
每天给你送来NLP技术干货！来自：NLP日志提纲1 简介2 LaMDA3 总结‍‍‍‍‍‍‍参考文献‍点击这里进群—>加入NLP交流群1 简介LaMDA是在DeepMind的Sparrow跟openai的instructGPT之前由谷歌提出的对话机器人，全称Language Models for Dialog Applications，是一个在海量对话跟web数据上进行预训练再在人工...
2022 年 2 月 arXiv 论文推荐
deephub
02-04 2674
强化学习、多模态、语言模型即服务、计算机视觉、信息检索等。 Meta 的新型超级计算机——AI Research SUperCLuster 的发布是为了满足大型机器学习模型日益苛刻的计算需求。 再次证明，增长模型的趋势远未结束。 PyTorch 已经 5 岁了！ 它已成为最流行的深度学习框架，不仅用于学术研究，还为当今行业树立了标准。 FFCV 库：一个计算机视觉加速数据加载系统，用于增加模型训练中的数据吞吐量。 只需更换数据加载器，然后……???? 本篇文章选择了 10 篇论文，这些论文展示了各种 AI
深度学习撞墙了
机器学习算法与Python学习
03-11 330
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标精彩内容不迷路机器之心编译早在 2016 年，Hinton 就说过，我们不用再培养放射科医生了。如今几年过去，AI 并没有取代任何一位放射...
本文件数据来源于2022版《中国职业分类大典》，包含3个文件：`中国职业分类大全.sql`和`中国职业分类大全 .xlsx`，提供了数据库sql语句
12-01
- `中国职业分类大全.sql`是一个Mysql数据库脚本文件，用于在数据库中创建职业分类表结构和可能的数据导入。使用这个脚本，用户可以快速构建一个存储职业分类信息的数据库。默认初始数据库名为renren，需要修改为你自己的数据库名称。 `中国职业分类大全 .xlsx` 包含全部数据信息 mysql部分数据： INSERT INTO `occupational_category` VALUES ('185', '2022301', '0', '0', '专业技术人员', '工程技术人员', '纺织服装工程技术人员', '纺织工程技术人员', null, null, null); INSERT INTO `occupational_category` VALUES ('186', '2022302', '0', '0', '专业技术人员', '工程技术人员', '纺织服装工程技术人员', '染整工程技术人员', null, null, null); INSERT INTO `occupational_category` VALUES ('187', '2022303', '0', '0', '专业技术人员', '工程技术人员', '纺织服装工程技术人员', '化学纤维工程技术人员', null, null, null); INSERT INTO `occupational_category` VALUES ('188', '2022304', '0', '0', '专业技术人员', '工程技术人员', '纺织服装工程技术人员', '非织造工程技术人员', null, null, null);
Word2Vec开创性论文深度解析与教育性资源项目_专注于Mikolov等人2013年发表的EfficientEstimationofWordRepresentation.zip
12-01
Word2Vec开创性论文深度解析与教育性资源项目_专注于Mikolov等人2013年发表的EfficientEstimationofWordRepresentation.zip
赤槿小满APP是一款集成了华为HMS与百度AI平台核心能力的综合性安卓工具与娱乐应用_它深度融合了华为HMS的银行卡识别身份证识别OCR文字提取动态手势识别活体检测人脸对.zip
12-01
赤槿小满APP是一款集成了华为HMS与百度AI平台核心能力的综合性安卓工具与娱乐应用_它深度融合了华为HMS的银行卡识别身份证识别OCR文字提取动态手势识别活体检测人脸对.zip
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
12-01
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程，并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构，通过仿真获取目标的状态信息与观测数据，用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节，旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等）的性能评估与对比实验；②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台；③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分，可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景，进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
模拟退火（SA）元启发式算法，用于解决MATLAB 2013a编码的并行机器调度问题。.zip
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于有限差分时域法的时间反演微波成像MATLAB代码实现
12-01
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术，旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤：数据采集、信号处理与三维可视化。 首先，用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真，分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后，运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据，并实施时间反转算法。算法的具体过程是：提取两组仿真信号之间的差异成分，通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理，随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中，系统会按预设的周期（每n次迭代）自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像，用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征，从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节，请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
STM32物联网实战教程资源下载
12-01
STM32物联网实战教程资源下载
协同边缘计算中任意拓扑异构网络中的联合路由与计算调度.zip
最新发布
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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