无论是分析哲学还是欧洲大陆哲学，都重视研究语言，这是当代西方哲学的一个重要特征，语言不能脱离世界，语言只有表现世界才有它正真的存在。当代美国语言大师乔姆斯基首创了转换生成语法理论，正是这种转换生成语法在语言中挑起了一场革命。它标志着西方语言学的研究，尤其是美国的语言学界研究进入了一个崭新的时代，即乔姆斯基时期。一、乔姆斯基“革命”乔姆斯基的转换生成语法所研究的不是语言现象，也不是人们的语言运用，而
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2024-05-15 20:41:14
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Google的DeepMind研究实验室公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet，一种原始音频波 形深度生成模型，能够模仿人类的声音，生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本-语音模型Parameric TTS与Concatenative TTS。WaveNets是一种卷积神经网络，能够模拟任意一种人类声音，生成的语音听起来比现存的最优文本-语音系统更为自然，将模拟生成的
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2024-07-12 15:42:38
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# NLP语言生成模型
## 什么是NLP语言生成模型？
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是研究计算机与人类自然语言交互的一门学科。NLP语言生成模型是NLP领域中的一个重要分支，它致力于使用计算机生成自然语言文本。
NLP语言生成模型可以根据给定的输入，生成与人类自然语言相似的文本。这种技术在机器翻译、文本摘要、对话系统、聊天机器人等领域有广泛
原创
2023-08-29 04:20:37
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深度生成模型13.1 概率生成模型13.2 变分自编码器13.3 生成对抗网络 概率生成模型（ Probabilistic Generative Model ），简称生成模型，是概率统计和机器学习领域的一类重要模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型．生成模型通常包含两个基本功能：概率密度估计和生成样本（即采样）. 深度生成模型就是利用深度神经网络可以近似任意函数的能力来建模一个复杂分布
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2024-04-16 08:59:31
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目录Intro改进思路1 Seq2Seq + Context 模型2 Seq2Seq + Attention模型3 Seq2Seq + 动态记忆网络DMN(dynamic memory network)模型4 改进目标函数：最大化互信息 maximum mutual information5 Seq2Seq + Speaker Embedding(用户画像)模型Ref
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2024-03-21 23:13:40
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# 使用大语言模型生成R语言代码的全面指南
在当今科技飞速发展的时代，大语言模型（LLMs）如GPT-3正日益成为程序员日常工作的得力助手。在这篇文章中，我们将从基础开始，学习如何实现一个大语言模型生成R语言代码的功能。
## 整体流程
为了清晰地理解我们的工作，我们首先制定一个流程表。下表简要概述了整个过程的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-10-28 04:55:39
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引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
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2024-05-02 12:56:29
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核心要点：诸如GPT-3等大预训练语言模型（PLM）以服务的形式发布。允许用户设计特定于任务的提示(Task specified Prompt)，并通过黑盒API查询PLM。将这种不能访问梯度参数，只能通过推理API查询模型推理结果的场景称为LMaaS（Language Model as a Service）本文在此场景下提出了一种黑盒优化框架，通过无导数优化来优化输入文本前的连续提示。大型PLM
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2024-04-04 09:48:54
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1. 缘由–数据稀疏问题假设k泛指某一事件，N(k)表示事件k观察到的频数，极大似然法使用相对频数作为对事件k的概率估计为p(k)=N(k)N,在语言模型中，训练语料中大量的事件N(k)=0，这显然没有反映真实情况,这种零值的概率估计会导致语言模型算法的失败。2. 解决方法–平滑给“零概率和低概率的N元语法”指派非零概率。平滑分为打折和回退，打折是指将某个非零n元语法的计数降下来，把这部分概率量指
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2024-02-23 09:22:43
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在 ChatGPT 推出之后，人们都很关心谷歌的「反击策略」。在今天凌晨长达两个小时的演讲中，谷歌从算法、软件讲到硬件，又通篇都在讲人工智能，最新的大模型技术，已经应用在了谷歌产品体系的方方面面。PaLM 二代模型支持多语言、更强的数学、代码能力首先，谷歌给出了自己对标 GPT-4 的大模型 PaLM 2。要说这一波 AI 技术突破的源头，或许可以追溯到 2017 年谷歌提出的 transform
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2024-03-19 10:40:35
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INTRODUCTIONDeep Voice3是由百度提出的一个全新的全卷积TTS架构。百度的主要工作分为如下五个方面：提出了一个全卷积的 character-to-spectrogram 架构，它能并行计算，并且比使用循环单元的架构快Deep Voice3训练非常快，并且可以扩展到LibriSpeech语音数据集，该数据集包含来自2484个说话人的820小时音频数据可以产生单调的注意力行为 (m
目录前言语料库编码构建RNN模型训练RNNRNN计算句子出现的概率对新序列采样前言语言模型的工作是计算出某个特定的句子它出现的概率。、 语料库编码如何建立一个语言模型？需要先构造一个训练集，包含一个很大的文本语料库。在语料库中，一个句子通过one-hot向量编码，得到在字典中的索引。另外，用<UNK>标记未知的词语，用<EOS>标记每个句子的结尾。 构建
10.13 Update：最近新出了一个state-of-the-art预训练模型 1. 简介长期以来，词向量一直是NLP任务中的主要表征技术。随着2017年底以及2018年初的一系列技术突破，研究证实预训练的语言表征经过精调后可以在众多NLP任务中达到更好的表现。目前预训练有两种方法：Feature-based：将训练出的representation作为feature用于任务，从词向量、句向量
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2024-06-14 22:33:37
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标题：语言模型再自然语言处理任务中有极其重要的作用，大家较为熟悉的是n-gram类型的语言模型，无论是传统的方法还是基于NN的方法，都是根据前N个词 预测当前词，或者求当前词的概率。需要求整个序列的概率时需要对序列进行遍历然后进行累乘操作。其实自然语言的语言模型可以不这样玩。下面对一些新型的语言模型加以介绍，并探讨一下其应用。新型语言模型：bert预训练方式：任务1: Masked LM 从直觉上
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2024-03-12 14:48:09
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1. 引入语言模型是两种系统的基础语音识别系统机器翻译系统所谓语言模型，能够告诉你，某个特定的句子（序列），出现的概率是多少。举个例子，假设一个人说了一句话，这句话可能是如下两种文本中的一种The apple and pair salad.The apple and pear salad.你觉得这个人说的是1的可能性大，还是2的可能性大？语言模型能给你这两句话各自的可能性，p(text1)=0.0
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2024-01-26 09:32:46
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OpenAI 3D 模型生成器Point-E极速体验3090显卡，极速体验三维模型生成，体验地址：Gradio文本生成图像的 AI 最近已经火到了圈外，不论是 DALL-E 2、DeepAI 还是 Stable Diffusion，人人都在调用 AI 算法搞绘画艺术，研究对 AI 讲的「咒语」。不断进化的技术推动了文生图生态的蓬勃发展，甚至还催生出了独角兽创业公司 Stability AI。本周，
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2024-05-13 09:38:00
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最初知道生成模型与判别模型是从GAN里听到的，分别训练一个生成模型和判别模型，然后进行对抗，提升总体模型的性能，这是一个令人惊叹的创新和突破。这里总结一下生成模型和判别模型的特点和不同 目录一、判别模型和生成模型的思想二、判别模型和生成模型的概率描述2.1 判别模型2.2 生成模型三、更多资源下载 一、判别模型和生成模型的思想拿一个分别男女的二分类问题来说，判别模型就是要找到区分男女的划分边界，而
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2024-03-20 20:04:18
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如果说1916年索绪尔《普通语言学教程》的出版，翻开了语言学史上崭新的一页，1957年乔姆斯基《句法结构》出版，则是对结构主义语言学的巨大挑战——这就是为什么世人称之为“乔姆斯基革命”。 诞生结构主义是在当时的历史轨迹下诞生的(详见文末《原来“结构”主义语言学就是这意思》)，而日益多元化发展的语言，注定着结构主义不再能够完全适用于当今社会。对1957年的乔姆斯基来说也不例外。他当时用结
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2024-08-12 11:24:44
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最近，在自然语言处理（NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。就此，我将最近看的一些相关论文进行总结，选取了几个代表性模型（包括ELMo [1]，OpenAI GPT [2]和BERT [3]）和大家一起学习分享。1. 引言在介绍论文之前，我将先简单介绍一些相关背景知识。首先是语言模型（Language Model），语言模型简单
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2024-02-28 20:05:06
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Part1配置及参数transformers==4.28.1源码地址：transformers/configuration_utils.py at v4.28.1 · huggingface/transformers (github.com)文档地址：Generation (huggingface.co)对于生成任务而言：text-decoder, text-to-text, speech-to-
