本文介绍了自然语言处理中深度学习的应用，重点讲解了神经语言模型，包括卷积、循环和Transformer语言模型。Transformer模型因其多头注意力机制解决了传统模型的信息瓶颈问题，实现了并行计算。同时，文章提到了训练技巧，如层标准化和学习率预热，以及解码策略，探讨了贪婪解码的局限性。
【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习
综述
- 近年来令人瞩目的成就:
- 对于某些语言, 机器翻译比起人工翻译更受青睐
- 在一些问答数据集上, 机器超过人类水平
- 语言模型可以生成流利的段落 (比如, Radford et al. 2019)
- 用机器学习可以得到非常通用的模型, 从而对于每个不同的任务, 机器学习只需要少量与这个任务相关的知识
语言模型
- 语言模型给一段文字指定概率:
p ( x 0 , . . . x n
【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习
于 2023-06-03 18:34:53 首次发布
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