Transformer模型关注句子中最重要的词。
Transformer XL使用相对位置嵌入。
BERT预训练模型文本预处理时,随机选择20%进行标记,其中80%被换位[mask],10%不变.10%随机替换其他单词。
在知识图谱中,属性的值可以是另一个实体或关系。
知识图谱只能表示静态的.不会随时间变化的信息。
在构建跨领域知识图谱时,不同领域间的实体和关系可以直接合并。
在知识图谱中,如果两个实体之间存在多种关系,那么这些关系可以合并为一个复合关系来表示。
知识图谱只能用于表示和查询结构化数据,无法处理非结构化数据。
ChatGPT在生成文本时,使用的是一种称为“自注意力机制”的技术,该技术允许模型在处理一个词时同时考虑文本中的其他所有词。
ChatGPT是一种基于生成对抗网络(GAN)的模型,通过生成器和判别器的对抗训练来优化文本生成能力。
GPT-4模型是千万级的模型参数。
LlaMa模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,其性能在文本生成.问答和摘要等任务上超越了所有其他同类模型。
在LlaMa模型的训练过程中,预训练阶段主要使用无监督学习,而微调阶段则采用有监督学习。
LlaMa是一种基于统计学习的模型。
理论上神经网络可以解决任何问题,因为神经网络可以逼近任何函数。
