nlp论文阅读第22页

十分钟读完 OpenAI提出InstructGPT模型的经典论文：Training language models to follow instructions with human feedback

OpenAI提出新模型InstructGPT：通过人类反馈微调大型语言模型，减少有害输出引言：探索大型语言模型与用户意图对齐的新途径随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LMs）在自然语言处理（NLP

夕小瑶·2024-01-17 10:15

2024年1月16日Arxiv最热NLP大模型论文：The Unreasonable Effectiveness of Easy Training Data for Hard Tasks

让AI从简单学起，竟然能解决难题？AllenAI最新研究发现：简单到困难的泛化能力出奇地强引言：探讨训练模型在难题上的表现：简单数据的不合理有效性在人工智能的发展过程中，一个重要的问题是如何训练模型以便它们能够在难度较高的测试数据上表现良好，尤其是在难以获取准确标注的难题训练数据的情况下。这个问题被称为可扩展监督问题（scalableoversightproblem），随着语言模型的不断进步，这个

夕小瑶·2024-01-17 10:14

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Improved Learned Sparse Retrieval with Corpus-Specific Vocabularies

亚马逊颠覆搜索技术：自定义词汇库提升检索性能，效率提高50%，准确度飙升12%！引言：搜索引擎中的词汇选择与检索效率在搜索引擎的世界中，词汇的选择对于检索效率至关重要。传统的搜索引擎技术，如BM25，依赖于对文档中词汇的频率统计来估计词汇的重要性。然而，随着预训练语言模型（如BERT）的兴起，我们现在可以通过直接优化检索任务来学习文档中词汇的重要性。这些学习到的词汇重要性分数是许多学习型稀疏检索技

夕小瑶·2024-01-17 10:14

2024年1月16日Arxiv最热NLP大模型论文：How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to C

让大语言模型轻松「越狱」，人大研究揭示AI安全新风险，攻击成功率高达92%！引言：人工智能安全的新视角——以人类沟通者的角色挑战大型语言模型（LLMs）随着大型语言模型（LLMs）的日益普及和能力提升，它们在日常互动中的安全性问题也逐渐显现。传统的人工智能（AI）安全研究多从算法角度出发，关注由安全专家开发的基于算法的攻击手段。然而，非专家用户在与LLMs的日常交互中也可能带来风险。本文提出了一种

夕小瑶·2024-01-17 10:43

2024 年1月15日Arxiv最热NLP大模型论文：APAR: LLMs Can Do Auto-Parallel Auto-Regressive Decoding

清华大学让大语言模型自动并行自回归解码，速度提升高达4倍！引言：大型语言模型的高效部署挑战随着大型语言模型（LLMs）在各种人工智能应用中的广泛应用，对于这些模型的高效部署需求日益增长。高效部署在这里指的是低延迟和高吞吐量。然而，LLMs的基础自回归（AR）结构给实现更高效的服务带来了显著挑战。首先，自回归解码过程中，每一个新的词元都是基于之前生成的所有词元条件生成的，这种增量式解码导致生成速度不

夕小瑶·2024-01-17 10:13

2024年1月16日Arxiv热门NLP大模型论文：Multi-Candidate Speculative Decoding

大幅提速NLP任务，无需牺牲准确性！

夕小瑶·2024-01-17 10:03

刘知远LLM入门到实战——自然语言基础

文章目录自然语言处理基础词表示语言模型N-gramModelNeuralLanguageModel:为什么NLP等领域的模型越来越大？大模型会带来哪些新的范式和挑战？

李日音·2024-01-17 08:41

如何用AI提高论文阅读效率？

已经2024年了，该出现一个写论文解读AIAgent了。大家肯定也在经常刷论文吧。但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴，一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的，今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent，传送门：赛博马良智能体-AI论文解读达人它不仅可以每天推荐你想看的AI论文，而且当你想快速看懂一篇英文论文的时候，可以直接丢给我们的agent，它就会给你写一篇详细

夕小瑶·2024-01-17 06:58

【论文阅读】Speech Driven Video Editing via an Audio-Conditioned Diffusion Model

DiffusionVideoEditing：基于音频条件扩散模型的语音驱动视频编辑code：GitHub-DanBigioi/DiffusionVideoEditing:Officialprojectrepoforpaper"SpeechDrivenVideoEditingviaanAudio-ConditionedDiffusionModel"paper：[2301.04474]SpeechDr

李加号pluuuus·2024-01-17 06:57

深入探索智能问答：从检索到生成的技术之旅

一、智能问答概述智能问答(IntelligentQuestionAnswering,IQA)是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发

工业甲酰苯胺·2024-01-17 06:38

【论文阅读】Latent Consistency Models (LDMs)、LCM-LoRa

文章目录IntroductionPreliminariesDiffusionModelsConsistencyModelsLatentConsistencyModelsConsistencyDistillationintheLatentSpaceOne-StageGuidedDistillationbySolvingAugmentedPF-ODEAcceleratingDistillationwi

上总介·2024-01-17 03:51

【论文阅读笔记】Multi-modal brain tumor segmentation via disentangled representation learning and region-awa

ZhouT.Multi-modalbraintumorsegmentationviadisentangledrepresentationlearningandregion-awarecontrastivelearning[J].PatternRecognition,2024:110282.本文是杭州师范大学周同雪博士脑瘤分割系列最新论文（国家自然科学基金资助No.62206084），之前已经有多篇

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】Robust Multimodal Brain Tumor Segmentation via Feature Disentanglement and Gated Fusion

ChenC,DouQ,JinY,etal.Robustmultimodalbraintumorsegmentationviafeaturedisentanglementandgatedfusion[C]//MedicalImageComputingandComputerAssistedIntervention–MICCAI2019:22ndInternationalConference,Shenz

cskywit·2024-01-17 01:21

【论文阅读笔记】MedTransformer: Accurate AD Diagnosis for 3D MRI Images through 2D Vision Transformers

arxiv，12Jan2024这篇文章思想较简单，用于诊断阿尔兹莫，这里概述一下。【核心思想】采用2D视觉Transformer分析3DMRI图像。它通过将3D图像切割成多个2D切片，并应用基于2DTransformer的模型，克服了3D模型在复杂性和效率方面的限制。该方法具有跨维度的共享编码器、特定维度的编码器以及注意力机制，以提高诊断的准确性和效率。这个模型在诊断阿尔茨海默病方面表现出强大的性

cskywit·2024-01-17 01:20

【论文阅读笔记】Prompt Tuning for Parameter-efficient Medical Image Segmentation

FischerM,BartlerA,YangB.Prompttuningforparameter-efficientmedicalimagesegmentation[J].MedicalImageAnalysis,2024,91:103024.【开源】【核心思想】本文的核心思想是提出了一种用于医学图像分割的参数高效的提示调整（PromptTuning）方法。这种方法基于预训练的神经网络，通过插入可

cskywit·2024-01-17 01:50

java调用Hanlp分词器获取词性；自定义词性字典

一、配置pom，导包：com.hankcshanlpportable-1.6.8二、java代码实现分词：/****hanlp分词*@paraminput*/publicstaticMapgetOut(

你好龙卷风！！！·2024-01-16 21:08

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）

使用PaddleNLP识别垃圾邮件准确率98.5%的垃圾邮件分类器（附数据集下载）。什么是垃圾邮件？垃圾邮件泛指未经请求而发送的电子邮件，例如未经发件人请求或允许而发送的商业广告或非法的电子邮件。

代码讲故事·2024-01-16 21:29

今天的领悟

感谢NLP平台给了我一个机会，感谢马老师精彩的教学，感谢

胖龙_fd9d·2024-01-16 19:48

一周NLP实践记录

幸好在nlp执行师课堂也做过类似的练习。当时和伙伴对练，她要我大声、再大声、再再大声。那时还没搞懂为啥。现在我明白那是给大脑创建新的回路。

晴空壹鹤·2024-01-16 18:31

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (二)

论文阅读笔记AI篇——Transformer模型理论+实战（二）第二遍阅读（通读）2.1Background2.2ModelArchitecture2.2.1EncoderandDecoderStacks2.2.2ScaledDot-ProductAttention2.2.3Multi-HeadAttention2.3WhySelf-Attention2.4Training2.5Results2

键盘国治理专家·2024-01-16 17:17

论文阅读笔记AI篇 —— Transformer模型理论+实战 (一)

资源地址Attentionisallyouneed.pdf(0积分)-CSDN第一遍阅读（Abstract+Introduction+Conclusion）Abstract中强调Transformer摒弃了循环和卷积网络结构，在English-to-German翻译任务中，BLEU得分为28.4，在English-to-French的翻译任务中的BLEU得分为41.0，用8张GPU训练了3.5天，

键盘国治理专家·2024-01-16 17:40

springboot 通过代码自动生成pid

获取pid有很多种写法，简答粗暴netstat-nlpport|grepport|grep-v。其实springboot本身就有更简单方式来

神易风·2024-01-16 17:06

第六篇《基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究》论文阅读*笔记

[1]刘恒畅,姚德臣,杨建伟,张骄.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究[J].振动与冲击,2021,40(10):95-102.基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究*note：本文研究方法不太能理解，后期需要再看一遍思路。一、文章本身文章框架思维脑图链接Researchquestion(s)(文章的研究问题是什么？—通常好的实证研究都有非常具体的研究问题，我们

子曰1884·2024-01-16 16:00

论文笔记-混合卷积MixConv: Mixed Depthwise Convolutional Kernels

Hello，今天是论文阅读计划的第9天啦～调整计划后，现在都趁着早上最安静最无打扰的时候看论文，完成每天的论文阅读任务。

Lyndsey·2024-01-16 16:57

【AIGC入门一】Transformers 模型结构详解及代码解析

Transformers开启了NLP一个新时代，注意力模块目前各类大模型的重要结构。作为刚入门LLM的新手，怎么能不感受一下这个“变形金刚的魅力”呢？

不想动脑筋的亮亮·2024-01-16 15:59

【大模型】大语言模型前沿技术系列讲座-学习笔记2：Transformer -＞ChatGPT

系列讲座的内容由浅入深，讲解非常细致，没有任何水分，很适合我这种NLP刚入门的小白，听了这些讲座之后感觉收获满满8.26讲座安排（实际时长17：30-21

不雨_亦潇潇·2024-01-16 15:28

自然语言处理实战项目25-T5模型和BERT模型的应用场景以及对比研究、问题解答

T5是一种序列到序列模型，可以处理各种NLP任务，而BERT主要用于预训练语言表示。T5使用了类似于BERT的预训练方式，但采用了更广泛的输入输出形式。

微学AI·2024-01-16 14:40

AIGC大模型必备知识——LLM ，你知道它是如何训练的吗？小白必读深度好文

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:03

RAG检索式增强技术是什么——OJAC近屿智能带你一探究竟

OJAC近屿智能·2024-01-16 14:30

【Python相关】anaconda介绍、安装及conda命令详解

❤️觉得内容不错的话，欢迎点赞收藏加关注，后续会继续输入更多优质内容❤️有问题欢迎大家加关注私戳或者评论（包括但不限于NLP算法相关，linux学习相关，读研读博相关......）博主原文链接：https

Chaos_Wang_·2024-01-16 14:52

NLP复习笔记-FA

DFA和NFA的区别1.DFA没有epsilontransaction（必须读入字符）2.对每一个确定的状态和读入字符，最多只能到一个下个状态，（不能有多的选择）Recognitioninputposition:0-ninitialconfiguration:(q0,0)agenda:asetofconfigurations,initialempty如何计算一个新的configuration从ag

乔茜_7b45·2024-01-16 12:28

深度学习：大规模模型分布式训练框架DeepSpeed

特别是在自然语言处理（NLP）等领域，模型大都达到了数十亿甚至数千亿参数的规模，这就需要多卡或者多节点分布式训练。为了有效地训练这些巨型

AI Player·2024-01-16 12:31

NLP 学习资源

红烧肉_2121·2024-01-16 11:10

机器学习在什么场景下最常用-九五小庞

机器学习在多个场景中都有广泛的应用，下面是一些常见的应用场景：自然语言处理（NLP）：如语音识别、自动翻译、情感分析、垃圾邮件过滤等。数据挖掘和分析：如市场分析、用户画像、推荐系统、欺诈检测等。

Up九五小庞·2024-01-16 10:33

开源项目汇总：机器学习前沿探索 | 开源专题 No.60

这些组件与领域无关，被视觉、NLP等领域的研究人员广泛使用。以研究为先导：xFormers包含在pytorch等主流库中还不可用的尖端组件。注重效率：因

开源服务指南·2024-01-16 10:01

LLM论文：ALCE （Enabling Large Language Models to Generate Text with Citations）

这是一篇RAG领域的文章，原文在这：https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.398.pdf时间[Submittedon24May2023(v1),lastrevised31Oct2023

__心似大海__·2024-01-16 08:19

【文本到上下文 #5】：RNN、LSTM 和 GRU

一、说明欢迎来到“完整的NLP指南：文本到上下文#5”，这是我们对自然语言处理（NLP）和深度学习的持续探索。

无水先生·2024-01-16 08:42

[VGG团队论文阅读]Free3D: Consistent Novel View Synthesis without 3D Representation

Vedaldi,C.Z.A.(n.d.).Free3D:ConsistentNovelViewSynthesiswithout3DRepresentation.Chuanxiaz.com.https://chuanxiaz.com/free3d/static/videos/Free3D.pdfFree3D:无需3D表示的一致新视角合成VisualGeometryGroup,Universityof

王知为·2024-01-16 08:23

2019-05-23

作业布置了三篇议论文阅读。在讲解议论文的过程中，主要是做，然后找相同点归类，然后总结答题技巧。以后的时间都是文言文虚词加上阅读的复习。第二节：讲了试卷；明天上午还是要提问一下几个重点题的

木木木倩·2024-01-16 07:07

必示科技联合多家单位发布 OpsEval：运维大语言模型评测榜单

评测榜单：https://opseval.cstcloud.cn/论文链接：https://arxiv.org/abs/2310.0763701/引言大规模语言模型（LLMs）在NLP相关任务如翻译、摘要和生成方面展现出了卓越的能力

BizSeer必示科技·2024-01-16 07:10

人工智能在电影行业的应用

以下是一些人工智能在电影行业中的主要应用：制作阶段：剧本生成：利用自然语言处理（NLP）技术，人工智能能够分析大量的剧本和电影数据库，生成新的剧本概念或辅助编剧。

胡图不迷糊·2024-01-16 07:37

论文阅读：Online Spatio-temporal Calibration of Tightly-coupled Ultrawideband-aided Inertial Localization

前言OnlineSpatio-temporalCalibrationofTightly-coupledUltrawideband-aidedInertialLocalization这篇论文是发布在IROS2021上的一篇文章，主要针对载体上的MU和UWB进行空间校准与时间校准。一、问题背景GPS拒止：在室内环境中缺乏一种有效的定位方案，并且在城市峡谷中GPS性能会显著下降。基于相机IMU的定位系统

独孤西·2024-01-16 06:06

【论文阅读】Tightly Coupled 3D Lidar Inertial Odometry and Mapping

TightlyCoupled3DLidarInertialOdometryandMapping摘要I.介绍II.相关工作III.符号与说明A.符号B.IMU运动1)状态2)运动模型3)预积分IV.紧耦合Lidar-IMU里程计A.Lidar-IMU里程计概述B.去畸变和特征提取C.相对Lidar测量D.激光雷达扫描匹配E.优化V.使用旋转约束进行细化VI.实验VII.测试与分析本文主要是对LIO-

MIKingZCC·2024-01-16 06:05

《神奇的NLP：改变人生的非凡体验》第4章

读了这章，我差点又不想读了，前半部分没什么重要的内容。不过还好最后一节有一段很好的内容，即“一致性”。文中描述的这个类型的人正是我想要成为的。第4章：整理你的思想成功的法门1.通用模型：①身份/角色②价值观与信念/看法③能力④行为⑤环境//利用通用模型的关键：有明确的目标第1节：你的目标明确吗2.想要掌控生活，先要了解不适感来自五个层面的哪个：①你扮演的是何种角色？②你有何种价值观与信念？③你是否

掉线王·2024-01-16 05:41

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 利用 ParsBERT 和预训练 mT5 进行波斯语抽象文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法A.序列到序列ParsBERTB、mT5四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言LeveragingParsBERTandPretrainedmT5forPersianAbstractiveTextSummariza

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:52

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 基于动态记忆网络的抽取式摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献二.前提三.本文方法四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ExtractiveSummarizationBasedonDynamicMemoryNetwork（21）0、论文摘要我们提出了一种基于Bert和动态记忆网络的提取摘要模型。

yuyuyu_xxx·2024-01-16 04:51

NLP论文阅读记录 - 2021 | WOS 使用 GA-HC 和 PSO-HC 改进新闻文章的文本摘要

文章目录前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试二.相关工作三.本文方法3.1总结为两阶段学习3.1.1基础系统3.2重构文本摘要四实验效果4.1数据集4.2对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5实验结果4.6细粒度分析五总结思考前言ImprovedTextSummarizationofNewsArticlesUsingGA-HCandPSO-HC（21）0、