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无监督大挑战?WebText下GPT-2打破传统,15亿参数揭示训练新天地
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无监督大挑战?WebText下GPT-2打破传统,15亿参数揭示训练新天地

文章概述了在自然语言处理中,使用无监督fine-tuning方法通过WebText数据集训练大型语言模型,即使不依赖标准CoQA数据集,仍能取得显著成果。这种方法表明增加数据集大小和复杂性未达到Transformer的极限,并提供了新的研究路径。有监督学习对数据分布敏感,导致模型专长但缺乏全能能力;传统多任务学习在NLP中受限于数据量和标注难度。文章尝试无监督预训练作为替代,并利用语言模型的自动编码或预测性质来适应不同下游任务,通过调整输入结构使其能适用于多种具体任务。无需显式带标签的学习是因为下游任务本身包含类似的语言建模信息。
🔥NeurIPS大爆!GPT-3独领风骚,年度最佳论文背后的惊人学习力?🚀
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🔥NeurIPS大爆!GPT-3独领风骚,年度最佳论文背后的惊人学习力?🚀

NeurIPS 2020年度最佳论文奖由OpenAI团队研发的GPT-3获得,这款人工智能模型在无需微调的情况下通过少量交互学习展示了出色性能,特别是在NLP任务上。然而,研究也指出GPT-3在某些数据集上的少样本学习仍存在挑战和大型Web语料库训练的问题。该成果验证了语言模型参数扩展对于提高无监督学习能力的重要性。
🚀城市街道瞬息万变,EPRNet带你见识轻量级AI力量!🔥刘教授团队打破极限,IEEETITS深度
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🚀城市街道瞬息万变,EPRNet带你见识轻量级AI力量!🔥刘教授团队打破极限,IEEETITS深度

这篇论文由华南理工大学视听觉与服务计算团队投稿,是MindSpore AI顶会系列的第二篇。该研究聚焦于实时街景分割,针对深度学习方法在资源受限设备上的复杂性和效率问题,提出EPRNet——一种轻量化金字塔表征网络,通过设计优化的模块如深度可分离卷积和空间金字塔池化,实现了在嵌入式终端上性能与效率的平衡。团队由刘教授领衔,具备云计算和类脑智能等重大课题研究经验及产学研合作深化的能力。EPRNet通过空洞卷积减少参数,展示了对图像语义分割基础架构的独特见解,抛弃了传统特征增强方式,转向关注网络主体本身,是计算机视觉领域的一个创新尝试。

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