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人工智慧可解釋性中的疊加和多義性

學習人工智慧可解釋性中的疊加和多語義:為什麼模型將特徵打包到共享方向,為什麼神經元變得多語義...

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羅吉特透鏡與調諧透鏡

Logit 透鏡和調諧透鏡是可解釋性技術,可逐層查看 Transformer 的隱藏狀態,以了解模型在「思考」什麼…

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Word2Vec Skip-Gram 和 CBOW

Word2Vec 是 Google 的 2013 年技術,它透過預測相鄰單字來學習密集單字向量,將語言轉化為幾何圖形,其中…

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手套全球載體

GloVe(單字表示的全域向量)是 2014 年史丹佛大學提出的一種嵌入方法,可直接從全局共現計數中學習單字向量…

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FastText 子詞嵌入

FastText 是 2016 年 Facebook 的 AI 方法,它將每個單字表示為一袋字元 n 元語法,因此即使是它從未見過的單字也可以建立向量…

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DeepSpeed 和 Megatron 訓練堆疊

DeepSpeed (Microsoft) 和 Megatron-LM (NVIDIA) 是軟體堆疊,可在數千個 GPU 上建立具有數十億參數的訓練模型…

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1 位元和三元 BitNet 模型

BitNet 是 Microsoft 的研究系列,表明大型語言模型可以透過限制為 1 位或三個值的權重進行訓練...

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GPTQ 和 AWQ 訓練後量化

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ELMo 上下文嵌入

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俄羅斯娃娃表示嵌入

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ColBERT 和多向量檢索

ColBERT 表示每個文件並查詢盡可能多的標記級向量(而不是一個),然後透過將每個查詢標記與其最佳匹配來對相關性進行評分…

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空文本反轉

空白文字反轉是一種技術,可讓您使用文字驅動的擴散模型(如穩定擴散)編輯真實照片,同時保留您所...

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