Large language models represent text using tokens, each of which is a few characters. Short words are represented by a single ...

摘自文章：自然语言处理三大特征抽取器 结论：RNN已经基本完成它的历史使命，将来会逐步退出历史舞台；CNN如果改造得当，将来还是有希望有自己在NLP领域的一席之地；而Transformer明显会很快成为NLP里担当大任的最主流的特征抽取器。 NLP任务的特点：输入是个 ...

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You may not know that it was a 2017 Google research paper that kickstarted modern generative AI by introducing the ...

Professional machine learning and deep learning Engineer with 3 years of experience In machine learning, NLP & Computer vision, I can work on projects of ML regression, Classification, Clustering, ima ...

最后，我们得聊聊LN和Transformer之间的默契配合。LayerNorm和Transformer就像是一对默契的搭档，它们一起在NLP的世界里大展拳脚。LN的独立性和灵活性与Transformer的自注意力机制相得益彰，使得模型能够更好地处理序 ...

在人工智能领域，Transformer作为一种革命性的技术架构，成为了大型语言模型（LLM）和各种语言处理应用的核心。自2017年被提出以来，Transformer不仅提升了自然语言处理（NLP）领域的创新性，还推动了智能写作、智能营销、智能对话等多 ...

最早取得的重大进展的是 神经网络 。1943年，数学家 沃伦·麦卡洛克 受到人脑神经元功能的启发，首次提出“神经网络”这一概念。神经网络甚至比“人工智能”这个术语早了大约12年。每一层的神经元网络都以特定的方式组织，其中 ...