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图到文本生成中的结构信息保持

本论文由腾讯 AI Lab 主导,和厦门大学、西湖大学合作完成。作者提出基于“多视角重建”的损失函数提升文本生成的质量和忠实度,与此同时并没有增加任何模型参数。 Structural Information Preserving for Graph-to-Text Generation 图到文本生成(graph-to-text generation)任务有着广泛的潜在应用,并且已经被应用在机器翻译等任务中。下图显示了两种图结构(语义图和知识图谱),分别表示“The boy wants the beautiful girl to eat lunch with him.”和“Above the Veil is an Australian novel and the sequel to Aenir. It was followed by Into the Battle.” 现有的该领域工作不断的提出更强大的模型来表示图信息,但模型依然是通过拟合到目标文本的基于语言模型(language modeling loss)的损失函数进行训练的,作为结果,模型会产生流畅的输出,但会丢失许多输入的重要信...

人类算力天花板?1750 亿参数的 AI 模型 GPT-3 引爆硅谷

这几天轰动硅谷的GPT-3是什么来头? 相信不太了解 AI 的朋友这几天也或多或少看到了一些关于 GPT-3 的重磅消息,甚至有媒体称其为 “继比特币之后又一个轰动全球的现象级新技术”。 请注意,现在站在你面前的是:互联网原子弹,人工智能界的卡丽熙,算力吞噬者,黄仁勋的新 KPI ,下岗工人制造机,幼年期的天网 —— 最先进的 AI 语言模型 GPT-3。 1750 亿参数组成的训练模型 言归正传,OpenAI 的研究人员在上个月发表了一篇论文,描述了 GPT-3 的开发,正式发布了这个由 1750 亿个参数组成的 AI 语言模型。 在 NLP 领域中,通常采用 ELMo 算法的思想,即通过在大量的语料上预训练语言模型,然后再将预训练好的模型迁移到具体的下游NLP任务,从而提高模型的能力。GPT 模型是 OpenAI 在 2018 年提出的一种新的 ELMo 算法模型,该模型在预训练模型的基础上,只需要做一些微调即可直接迁移到各种 NLP 任务中,因此具有很强的业务迁移能力。 GPT 模型主要包含两个阶段。第一个阶段,先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型,接着,在第二个阶段对预训练...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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