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基于StructBERT模型为核心,阿里在不同的自然语言技术方向做了那些工作?
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训练CV模型新思路来了:用NLP大火的Prompt替代微调,性能全面提升
大家好,我是对白。Prompt tuning,作为NLP领域中的一个“新宠”,甚至曾被学者誉为NLP预训练新范式。那么,它能否借鉴到CV领域并产生同样的成绩呢?现在,来自康奈尔大学和Meta AI等机构,通过Prompt来调整基于Transformer的视觉模型,结果发现:完全可以!比起全面微调,Prompt性能提升显著。无论模型的规模和训练数据怎么变,24种情况中有20种都完全胜出。与此同时,....

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EasyNLP开源|中文NLP+大模型落地,EasyNLP is all you need
作者 | 临在、岑鸣、熊兮来源 | 阿里开发者公众号一 导读随着BERT、Megatron、GPT-3等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果,越来越多团队投身到超大规模训练中,这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而,这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先,模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高;其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模.....

阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP,助力NLP大模型落地
作者:临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果,越来越多团队投身到超大规模训练中,这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而,这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先,模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高;其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用,提高....

【NLP】(task4)编写BERT模型
一、前言(1)通过pycharm、vscode等工具对bert源码进行单步调试,调试到对应的模块再对比看本章节的讲解。(2)涉及到的jupyter可以在代码库:篇章3-编写一个Transformer模型:BERT(3)本篇章将基于HHuggingFace/Transformers进行学习。(4)本章节的全部代码在huggingface bert,注意由于版本更新较快,可能存在差别,请以4.4.2....

CV之后,纯MLP架构又来搞NLP了,性能媲美预训练大模型
去年来自谷歌大脑的研究团队在网络架构设计方面挖出新坑,提出 MLP-Mixer ,这是一个纯 MLP 构建的视觉架构。该架构无需卷积、注意力机制,仅需 MLP,在 ImageNet 数据集上就实现了媲美 CNN 和 ViT 的性能表现。之后清华大学等机构的研究者先后将纯 MLP 用于构建视觉架构和新的注意力机制,这些研究将 CV 的研究重心重新指向 MLP。众多研究者纷纷感叹:CV 领域网络架构....

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