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Large-scale Pretraining for NeuralMachine Translation with Tens of Billions of Sentence Pairs https://openreview.net/pdf?id=Bkl8YR4YDB Are Pre-trained Language Models Aware ofPhrases? Simple but Strong Baselines for Grammar Induction https://openreview.net/pdf?id=H1xPR3NtPB Emergence of Functional and StructuralProperties of the Head Direction System by Optimization of RNN https://openreview.net/pdf?id=HklSeREtPB 本文带来三 关于统一自然语言理解任务的文章的解读,学习和思考当前使用抽取 span 的方法统一多任务的输入输出,实现一个模型解决多种任务的方法对于统一自然语言理解任务,前两 论文 主要是从input中抽取 span ,输出的结果均为开始的位置和结束的位置,而最后一 文章是使用Structural Schema Instructor(SSI)来指导模型生成Structured Ex traction Language(SEL),在该结构中就已经成功抽取出对应实体、关系等。 来源| 新智源 ID |AI-eraI CLR 2024审稿结果公布了!I CLR 是机器学习领域重要的学术会议之一,每年举办一次。2024年是第十二届,将在奥地利维也纳5月7日-11日召开。根据OpenReview官方放出的结果显示,今年共有7135 投稿 论文 。此外,另有国内开发者魏国强自己爬虫做了完整的统计数据, 论文 投稿有7215 ,平均分为4.88。https://guoqiangwei.x... 递归神经网络(RNN)由于具有按照输入数据顺序递归学习的特性,目前已经成为处理序列数据的主流深度学习模型,而作为RNN的一种,长短期记忆网络(LSTM)自上世纪90年代提出以来,就一直是针对于序列问题的一个强有力的模型,其采用了门控机制(gating mechanisms),模型通过输入门和遗忘门来对历史数据进行有选择的学习,然而LSTM虽然可以“记忆”历史信息,但是却没有办法记住跨度很大的信息,... 介绍I CLR 是International Conference on Learning Representations的简称,是机器学习和深度学习研究界最著名的会议之一。I CLR 202... 1.mode:模式、方式、样式。2.subscription:订阅。3.scan:浏览、扫描。4.Interval:间隔、间歇。5.load:负载、装载、加载。6.balance:平衡、均衡。7.idle:懒惰的、闲置的。8. retry:复审、重试。9.attempt:企图、试图。10.sentinel:哨兵。11.charts:图表,记录,跟踪。12.node:节点。13.conver:转化、转变。14.process:过程、 进程。15.charset:字符集。16.nested:嵌套。17.cons 文章来自Uber AI Labs,主要通过在Evolution Strategies(ES)算法中引入 Novelty Search(NS)算法 和 Quality Diversity(QD)算法来解决RL任务中的探索问题。提出了三个算法 NS-ES, NSR-ES, NSRA-ES。 ©PaperWeekly 原创 ·作者|苏剑林单位|追一科技研究方向|NLP、神经网络大家知道 Layer Normalization 是 Transformer 模型的重要组成之一,... 20+ 里程碑式 论文 ,带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPT,从头复习大型语言模型发展历程,看这些 论文 就够了短短五年,Transformer就几乎颠覆了整个自然语言处理领域的研究范式,是划时代产品ChatGPT的基础技术,也促进了计算机视觉、计算生物学等领域的研究进展。​在发展的过程中,研究人员发表了大量 论文 、模型以及训练技巧,对于新入行的研究者来说,面对成山的 论文 根本不知从何入手。 whaosoft aiot http://143ai.com I CLR 2020 线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析,以及如何提高NAS方法的精度和效率等。值得一提的是,此届会议举办了I CLR 历史上的第一个神经网络架构搜索(NAS)的Workshop(https://sites.google.com/view/nas 2020 /home),充分体现出NAS正成为越来越热门的神经网络研究方向。 此文列出以下十 I CLR 2020 上关于NAS的经典文章供大家学习参考! 1.NAS-B.. 学术范是一个新上线的一站式学术讨论社区,在这里,有海量的计算机外文文献资源与研究领域最新信息、好用的文献 阅读 及管理工具,更有无数志同道合的同学以及学术科研工作者与你一起,展开热烈且高质量的学术讨论!快来加入我们吧! 比如,相比于从头训练,我们通过BLIP-2 OPT-2.7B到6.7B的VPG迁移,可以仅用大约10%的数据和计算时间就达成各个数据集相似或更好的效果(图1)。b) TaS场景下,越小的语言模型上训练的VPG,迁移到大模型时效率越高,最终效果越好。(1)直接继承一个训练好的VPG可以加速收敛,但效果有限:我们发现,直接迁移一个LLM上训练好的VPG到大LLM可以加速模型收敛,但加速效果有限,且收敛后模型效果相比于从头训练VPG会掉点(图5的VQAv2、GQA蓝线最高点均低于橘线)。