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劃重點(diǎn):1.🌐**RAGatouille簡介:**一款旨在簡化最先進(jìn)檢索方法集成的機(jī)器學(xué)習(xí)庫,專注于使ColBERT更易用。2.🧩**關(guān)鍵功能:**提供強(qiáng)大的默認(rèn)設(shè)置和可定制的模塊,使ColBERT模型的訓(xùn)練和微調(diào)過程更易于訪問。RAGatouille旨在使先進(jìn)的檢索方法更易于訪問,彌合研究發(fā)現(xiàn)與信息檢索實(shí)際應(yīng)用之間的差距。
BERT在自然語言處理任務(wù)中取得顯著成就,但DeBERTa通過引入“解纏注意力”和“增強(qiáng)遮罩解碼器”等創(chuàng)新機(jī)制,進(jìn)一步提升了模型性能。DeBERTa引入了解纏注意力,這是一種新穎的機(jī)制,其中每個令牌由兩個單獨(dú)的向量表示,考慮了內(nèi)容和相對位置。這些創(chuàng)新和改進(jìn)使得DeBERTa成為自然語言處理領(lǐng)域備受青睞的選擇,不僅在數(shù)據(jù)科學(xué)家中廣泛應(yīng)用在Kaggle競賽中取得成功,甚至在SuperGLUE基準(zhǔn)測試中超越人類水平,為語言模型的發(fā)展留下濃墨重彩的一筆。
ETHZurich的研究人員成功推出了一項(xiàng)創(chuàng)新性的技術(shù)——UltraFastBERT,該技術(shù)通過在推理過程中僅使用0.3%的神經(jīng)元,實(shí)現(xiàn)了與其他類似BERT模型相當(dāng)?shù)男阅芩?。這一創(chuàng)新主要通過引入快速前饋網(wǎng)絡(luò)來解決在推理過程中減少神經(jīng)元數(shù)量的問題,相較于基準(zhǔn)實(shí)現(xiàn),取得了顯著的速度提升。未來的工作可能著重于在流行框架如PyTorch或TensorFlow中實(shí)現(xiàn)可重現(xiàn)的模型,并進(jìn)行廣泛的基準(zhǔn)測試,以評估UltraFastBERT及類似高效語言模型的性能和實(shí)際影響。
大型語言模型的發(fā)展迅猛,BERT成為其中最受歡迎和高效的模型,但其復(fù)雜性和可擴(kuò)展性成為問題。為了解決這些問題,市面上目前由三種常見的模型壓縮技術(shù):知識蒸餾、量化和剪枝。DistilBERT通過知識蒸餾技術(shù)在保持性能的同時顯著壓縮了大型語言模型,為在資源受限設(shè)備上的部署提供了可能性。
BERT模型在自然語言處理領(lǐng)域具有舉足輕重的地位。盡管BERT在多個NLP任務(wù)中取得了卓越的成績,但研究人員仍然致力于改進(jìn)其性能。這為NLP領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展提供了有力的工具和方法。
CatBERTa是一種基于Transformer的人工智能模型,旨在通過文本輸入進(jìn)行能量預(yù)測。該模型建立在預(yù)訓(xùn)練的Transformer編碼器之上,這是一種在自然語言處理任務(wù)中表現(xiàn)出色的深度學(xué)習(xí)模型。它展示了提高能量差異預(yù)測精度的可能性,為更有效和精確的催化劑篩選程序打開了大門。
瑞士蘇黎世大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種名為SwissBERT的多語言語言模型,用于瑞士的四種官方語言。瑞士研究人員在多語言任務(wù)上面臨困難,因?yàn)槊糠N語言都需要單獨(dú)的語言模型其中一種語言甚至沒有獨(dú)立的神經(jīng)語言模型。通過微調(diào)下游任務(wù),該模型在未來的研究和非商業(yè)用途中可能具有潛力。
韓國研究人員開發(fā)了一種名為+DarkBERT+的人工智能模型,它可以在暗網(wǎng)中爬行,創(chuàng)建一個原始數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,以闡明打擊網(wǎng)絡(luò)犯罪的新方法。暗網(wǎng)是非法和惡意活動的代名詞,使執(zhí)法部門難以監(jiān)控。使用人工智能來監(jiān)管互聯(lián)網(wǎng)引發(fā)了對隱私和問責(zé)制的擔(dān)憂。
一張名為“大語言模型進(jìn)化樹”的動圖在學(xué)術(shù)圈瘋轉(zhuǎn):它清晰梳理了2018到2023五年間所有的大語言模型“代表作”,并將這些模型架構(gòu)分成三大類,進(jìn)化結(jié)果一目了然:業(yè)界頗具影響力的谷歌BERT,從一開始就走向了“岔路”,如今在生成AI領(lǐng)域已瀕臨淘汰;與谷歌和Meta“多線布局”不同,OpenAI從GPT-1開始,就堅(jiān)定其中一條技術(shù)路線,如今成功走在這條路線的最前沿……有網(wǎng)友調(diào)侃,
Bard處處不及ChatGPT也就罷了,如今竟然被曝出,為了快速訓(xùn)練這個ChatGPT競品,他們直接使用了ChatGPT生成的數(shù)據(jù)。誰也不想做下一個黑莓。