文字的表徵經歷了漫長的發展歷程，從最簡單經典的bow詞袋模型、以lda為代表的主題模型、以word2vec為代表的稠密向量模型、到現在以bert為代表的通用語言模型。詞語是文字細粒度的表達，早期的預訓練詞向量雖簡單易用，但無法解決一詞多義的問題。近年來，基於大規模上下文語料，訓練的通用語言模型，可以產出更細緻的語義表徵向量，相同的詞在不同的語境中能抽取出不同的語義向量。
在通用常見的nlp任務中，資料標註是不能缺少的重要環節。資料的量級及質量會直接影響任務的效果。現實條件下，資料標註的成本往往很高，但好在我們擁有大量的無標註的語料。因此，基於無監督的海量語料訓練乙個通用的語言模型，然後針對不同的nlp任務，進行少量資料標註後，再對模型進行微調成為了發展的趨勢。
我們選取最具代表性的三個語言模型: elmo[1]、gpt[2]、bert[3] 進行對比，如下表所示。
網易雲課堂人工智慧數學基礎
課程目錄 01ai數學基石 第1章 高等數學 1.1 導數和偏導數 1.2 梯度向量 1.3 極值定理 1.4 jacobbi矩陣 1.5 hessian矩陣 1.6 泰勒展開公式 1.7 拉格朗日乘數法 第2章 線性代數 2.1 向量及其運算 2.2 範數 2.3 矩陣及其運算 2.4 逆矩陣 2...
網易互娛人工智慧工程師筆試題
考試的時候第二題調了好久一直是30 時間複雜度太高，現在想想還是題目分析的不夠透徹！題目大意 有乙個大整數，每三位分成一組 把每一組三位數轉成二進位制數，再連線所有二進位制數 二進位制數每五位分成一組，每五位二進位制數的數值範圍為0 31，用0 9 a v表示。高位到低位連線起來為最後結果。分析 每...
人工智慧的發展體現了人類社會由實向虛的趨勢
人類從游牧走向農耕，再從農耕走向工業化，而工業化的後半段就是資訊化，資訊化的終極就是智慧型化。任正非表示，人類社會要轉變成智慧型社會，這是乙個客觀規律，誰也無法阻擋。人類最終走向智慧型社會是歷史的必然也是事物發展由實向虛的必然。第一次工業革命，以蒸汽機為代表的機械裝置替代並放大了人的體力，那個階段機...