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
11-21 207
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 1125
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 2675
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
03-11 331
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...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
【嵌入式系统】基于GCC优化与组件裁剪的固件瘦身方法：面向STM32/ESP32/nRF52平台的低资源部署方案设计
12-01
内容概要：本文系统介绍了嵌入式固件裁剪与优化的实战方法，重点围绕编译器级优化（如GCC的-Os、-flto、--gc-sections等选项）、主流芯片平台（STM32、ESP32、nRF52）的具体瘦身流程以及工具链实践展开。通过对比不同优化配置下的固件大小、执行效率和编译时间，验证了-Os结合LTO与段裁剪可显著减小体积，同时提供了HAL库裁剪、启动文件优化、分区表调整、调试信息移除等关键操作步骤，最终实现固件体积大幅缩减。; 适合人群：具备嵌入式开发经验的工程师，尤其是从事MCU固件开发、资源受限设备优化及相关技术研究的1-3年工作经验人员；熟悉C/C++语言及基本编译链接原理者更佳； 使用场景及目标：①在存储空间紧张的嵌入式设备中最大化压缩固件体积；②提升代码执行效率并合理平衡调试能力；③掌握跨平台（STM32/ESP32/nRF52）固件优化通用方法论； 阅读建议：建议结合具体项目实践文中优化策略，逐步应用编译器选项、组件裁剪与链接脚本修改，并借助size、objdump、strip等工具分析优化效果，注意避免过度优化带来的稳定性风险。
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