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原创 2023.4.2 第二十次周报

大量文献表明，基于提示的学习是一种利用预先训练好的大型语言模型的有效方法。最近的研究也展示了通过插入适当的提示来控制聊天机器人输出的可能性。基于梯度的方法通常用于干扰提示。然而，有些语言模型甚至还没有向公众开放。在这项工作中，我们首先探索了提示（prompt）和强化学习(RL)的结合，在不访问任何模型参数的情况下引导模型的生成。其次，为了减少训练工作量，增强对未见任务的泛化能力，采用多任务学习，使模型更好地学习泛化新任务。

2023-04-02 14:12:40 555

原创 2023.3.26 第十九次周报

在过去的几年里，我们已经看到了几十个Transformer family的模型的迅速出现，所有这些都有有趣的，但不是不言自明的名字。本文的目标是为最流行的Transformer模型提供一个比较全面但简单的目录和分类。本文还介绍了Transformer模型中最重要的方面和创新。

2023-03-26 19:06:37 715

原创 2023.3.19 第十八次周报

EMLo模型

2023-03-19 21:09:35 338

原创 2023.3.12 第十七次周报

BERT

2023-03-12 21:57:24 292

原创 2023.3.5 第十六次周报

机器学习

2023-03-05 22:34:51 250

原创 2022.2.26 第十五次周报

机器学习

2023-02-26 13:56:04 727

原创 2023.2.19 第十四次周报

深度学习1

2023-02-19 15:18:01 746

原创 2022.2.5 第十三次周报

膨胀卷积

2023-01-08 22:00:20 801 1

原创 2022.1.1 第十二次周报

gru

2023-01-01 21:34:53 681

原创 2022.12.11 第十一次周报

lstm

2022-12-11 21:57:57 706

原创 2022.12.04 第十次周报

attention

2022-12-04 22:51:55 197

原创 2022.11.27 第九次周报

RNN数学公式

2022-11-27 20:27:09 383

原创 2022.11.20 第八次周报

Rnn的学习

2022-11-20 21:30:40 939 1

原创 2022.11.13 第七次周报

卷积神经网络

2022-11-13 22:35:27 983

原创 2022.11.05 第六次周报

卷积神经网络两个基础模型

2022-11-06 22:57:29 1054

原创 2022.10.23 第五次周报

cnn

2022-10-23 19:22:08 1138

原创 2022.10.16 第四次周报

cnn卷积神经网络

2022-10-16 23:24:02 539

原创 2022.10.10 第三次周报

基础神经网络和线性回归方程

2022-10-02 20:53:47 664

原创 2022.9.25 第二次周报

第二周学习计划，有点乱。

2022-09-25 19:43:55 882

原创 2022.9.16 第一次周报

学习笔记

2022-09-16 21:37:02 649

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