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我还不懂对话

有些文章会乱码,原文见:https://www.zhihu.com/people/aaronchou_820/posts,公众号:百川NLP
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【多干预多响应】Uplift模型如何做因果推断结果分析?
Uplift模型有很多介绍的文章,也有一些评估方式,例如AUUC、 十分位柱状图、累计增益曲线Qini Curve等,但是如果模型结果好或者不好,我们需要怎么进一步分析,却少有文章介绍,本问以Interpretable multiple treatment revenue uplift modeling这篇论文的方法介绍模型分析以及可解释性的方法。
百川AI
2024-10-20
910
「LLM天花板」如何利用神奇咒语让语言模型超越人类
即在询问模型答案之前,让模型认真思考等prompt,输出结果真的就要好。 这里有一个问题点:不同的模型神奇咒语是不一样的,怎么针对一个新的模型搜索出神奇咒语呢,如果有少量样本,怎么在few-shot上效果更好呢?见还在手写Prompt,自动Prompt搜索超越人类水平
百川AI
2024-04-22
2370
【多轮对话】多轮对话状态追踪综述
研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考:
百川AI
2024-04-09
4220
AI评论生成,如何既相关又多样?
当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音,比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论,并且由于检索方法会比较刻板,最终导致生成的结果问题。因此文章提出了结合检索和生成的方法,利用已有用户评论和检索出相关评论,训练一个打分器scorer(怎么训练呢?)。然后利用这些评论和文章,作为copy机制生成模型的训练数据。
百川AI
2024-04-09
1480
「论文阅读」还在手写Prompt,自动Prompt搜索超越人类水平
手写prompt确实很费脑筋,但其实本身大语言模型就是一个很好的自动prompt工具,APE文章提出自动prompt工程(Automatic Prompt Engineer),利用语言模型+蒙特卡洛搜索 自动的寻找最优的Prompt样例,最终在多项任务的效果几乎达到人类水平。
百川AI
2024-04-07
4020
「AIGC」- ChatGPT可以怎么玩?
chatGPT这么火,这几天一番体验之后,除了惊叹,同时也引发了作为程序员的担忧:我的工作是否会被AI取代?
百川AI
2023-04-02
2.8K0
【论文阅读】- 怎么快速阅读ML论文?
机器学习的论文很多,怎么从Arxiv上泛滥的文章中选择论文阅读,那么我们就需要快速地了解论文内容概要,从而决定是否精读。那么怎么快速阅读呢,作者提出只需要阅读过程中只需要回答出以下5个简单问题即可:
百川AI
2022-10-07
5520
【自学习】- 怎么让对话机器人越来越强?
对话机器人如果能够检测到服务失败的case,再强一点,最好还能够自动纠正,就和人一样,在学习中成长,在成长中学习,越来越强。理想和美好,那么怎么做呢?怎么学习呢?
百川AI
2022-07-18
1.3K0
【问答对话】kbqa?开放域问答怎么有知识地生成
问答是对话的重要任务之一,封闭的垂直领域可以构建问题库,通过检索召回、排序的方式回答,然而到了开放域,怎么既利用外部知识,又能够应对多样的问题,前有kbqa,利用结构化的知识库和语义链接,然而这是最优的么?而最近流行的大模型,如GPT-3也在开放域问答上有一定的能力,那么如何在大的语言模型基础上融合知识呢,其实主要面临两个问题,1)检索什么知识,怎么检索。2)怎么讲检索知识加入。
百川AI
2022-07-11
1.2K0
【评论生成】AI生成评论,如何既相关又多样?
当前开放域的评论生成常常产生重复且无趣的回复。作者认为原因是直接使用真实用户评论会带入大量的噪音,比如同一篇文章会有多个、且可能相互矛盾的评论,并且由于检索方法会比较刻板,最终导致生成的结果问题。因此文章提出了结合检索和生成的方法,利用已有用户评论和检索出相关评论,训练一个打分器scorer(怎么训练呢?)。然后利用这些评论和文章,作为copy机制生成模型的训练数据。
百川AI
2022-05-29
2.4K3
Fine-tuning过时啦,NLG生成任务如何Tuning?
Fine-tuning范式大家肯定都再熟悉不过,微调所有语言模型参数,而从gpt3出现之后提出的in-context learning,还是越来越火的prompt,fine-tuning 已经out of state了。而这篇文章就提出prefix-tuning的nlg训练方法。
百川AI
2022-05-16
1.3K0
『 DSSM』A Multi-View Deep Learning Approach for Cross Domain User Modeling in Recommendation Systems
MULTI-VIEW-DNN联合了多个域做的丰富特征,使用multi-view DNN模型构建推荐,包括app、新闻、电影和TV,相比于最好的算法,老用户提升49%,新用户提升110%。并且可以轻松的涵盖大量用户,解决冷启动问题。
百川AI
2022-05-15
1K0
『 论文阅读』XGBoost原理-XGBoost A Scalable Tree Boosting System
看了LightGBM的论文之后,在从头看XGBoost论文,之前虽然看过,现在对比看的时候又有不同。
百川AI
2022-05-15
1.5K0
【任务型对话】任务型对话中的自然语言生成
任务型对话中,一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成(NLG)模块,那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢?
百川AI
2022-04-17
1.4K0
【多轮对话】多轮对话状态追踪技术综述
研究任务型对话系统,首先得从数据集采集说起,关于数据之前文章介绍过了,这里就不详细介绍了,参考:任务型多轮对话数据集和采集方法
百川AI
2022-02-28
4.2K3
NER的过去、现在和未来综述-未来
命名实体识别(NER, Named Entity Recognition),是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。
百川AI
2022-01-04
1.7K1
学习让机器学会学习-Meta Learning课程笔记-2
来源于李宏毅老师机器学习课程,笔记是其中meta learning部分,few-shot learning学习也可以观看此部分课程。
百川AI
2022-01-04
1980
NLP数据增强方法-动手实践
图像中可以通过旋转、翻转变换、rgb转灰度、加入白噪声等方式增强数据,其语义不会发生改变,但是NLP中却往往发生语义改变,针对NLP的一些数据增强方法进行了探索。
百川AI
2022-01-04
7450
BERT+实体-百度ERNIE优化了啥
如何将知识(knowledge)信息融入到模型训练中,一种方式是将知识信息作为输入,成本是其他人使用的时候也要构建知识库,并且fine-tune和pre-train的知识库分布不一致,fine-tune也会出现问题。
百川AI
2022-01-04
6121
NLP数据增强方法-(一)
问题:对于每个句子,短句相比于长句,吸收同样的n个词噪音,更可能导致类别标签发生变化。
百川AI
2022-01-04
7900
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