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如何使用LLM(大型语言模型)来精确计算两个数的和。文章展示了两种方法:使用LLM chain和LLM agent,通过调用Python代码或预定义的工具函数来实现准确计算。此外,文章还简要提到了其他相关工具,如语音转文本、语音合成和图像生成等。

这篇文章总结了ChatGPT提示工程的几种常见技巧和应用场景。主要包括结构化输出、文本摘要、信息提取、情感分析、主题推断以及文本转换(如翻译、语气调整、格式转换等)。这些技巧可以帮助用户更有效地利用ChatGPT完成各种自然语言处理任务。

总结了ChatGPT在多个领域的局限性和失败案例,包括推理、逻辑、数学、事实准确性等方面。同时,文章也探讨了ChatGPT对社会的影响,如隐私、抄袭、环境影响等问题,并指出了未来研究的方向。

这篇文章主要介绍了GPT模型的结构和实现细节。文章详细描述了GPT模型的核心组件,包括多头自注意力机制、前馈神经网络、位置编码等,并给出了相应的Python代码实现。此外,文章还介绍了GPT模型的训练过程,包括学习率调整策略等。

GPT-2语言模型,一个无监督的多任务学习器。GPT-2在多个任务上实现了零样本学习的最先进结果,展示了语言模型作为通用任务学习器的潜力。文章还讨论了增加模型容量可以以对数线性方式提高性能,以及大规模多样化数据集对模型泛化能力的重要性。

GPT-3是一个拥有1750亿参数的大型语言模型,通过增大模型规模显著提高了小样本学习能力。在问答、填空、翻译等多项任务上,GPT-3无需微调就能取得不错的性能,但在某些数据集上仍存在困难。该研究还探讨了如何在大规模数据上训练如此庞大的语言模型。

自回归和自编码模型在自然语言处理中的应用,以及BERT、GPT等大型语言模型的发展。文章重点讨论了BERT及其变体(如ALBERT、RoBERTa等)的改进,以及GPT、XLNet等自回归模型的特点。最后,文章简要概述了大型语言模型(LLM)的发展历程及其在NLP任务中的应用前景。

这篇文章主要介绍了强化学习的基本概念和定义。文章解释了概率密度函数、期望、状态、动作、策略、奖励等基础术语，并定义了回报、折扣回报、动作价值函数、最优动作价值函数和状态价值函数等关键概念。文章还通过马里奥游戏的例子来具体说明这些概念在实际应用中的含义。

这篇文章提出了一种半参数方法,通过n-gram检索来实现神经机器翻译在新领域的无参数适应。作者设计了新的架构来编码源语言和目标语言信息,并通过消融分析验证了方法的有效性。该方法在异构数据和稀有短语翻译上表现良好,避免了微调可能带来的灾难性遗忘问题。

这篇文章介绍了一种名为GECToR的语法纠错方法,采用序列标注模型对错误tokens进行变换标记,而不是直接重写句子。该方法通过三步训练过程和推理技巧提高了模型性能,在保持高准确率的同时大幅提升了推理速度。

这篇文章提出了一种将翻译记忆(TM)融入神经机器翻译(NMT)的方法。通过两个独立的编码器对输入和TM匹配进行编码,并使用TM门控网络计算权重,将TM信息加权融入翻译生成过程。实验验证了不同模糊匹配分数(FMS)对结果的影响,并分析了TM门控值与语义相似度的关系。

这篇文章介绍了一种通过在输入中增加目标端术语信息来提高神经机器翻译模型术语翻译能力的方法。该方法使用replace和append两种方式添加术语注解，让模型学习"复制机制"，并考虑术语的形态变化。研究结果显示这种方法可以提高术语翻译准确性，但在BLEU评分上有所下降，且通用性有限。

这篇文章介绍了几种利用丰富通用语料来训练低资源领域机器翻译模型的方法,包括增量训练、集成解码、合并训练数据和数据加权等。其中数据加权方法通过对领域内数据进行过采样,在训练过程中让模型"见到"更多领域数据,在领域数据量为50k-500k时效果较好。

Nearest Neighbor Machine Translation (KNN-MT)

KSTER的机器翻译方法,通过可学习的核函数和自适应混合权重来改进基于检索的神经机器翻译。KSTER在领域适应和多领域翻译任务中表现优异,相比基线模型在BLEU分数上提高了1.1-1.5分。该方法通过动态计算检索实例的相关性和自适应混合模型预测与检索结果,在保持通用性能的同时提高了特定领域的翻译质量。

这篇文章介绍了一项针对机器翻译模型数字翻译准确率的测试研究。研究对比了不同类型的翻译模型,总结出四种常见的数字翻译错误类型,并提出了几种可能的改进策略。结果显示,所有测试的模型在各种错误类型上都未能达到100%的准确率。

这篇文章提出了一种名为BiT的新方法,通过使用双向模型作为单向模型的初始化来提高机器翻译性能。BiT方法在训练早期阶段将源语言到目标语言的数据组合为源语言+目标语言到目标语言+源语言的形式进行预训练,然后再使用常规的源语言到目标语言数据进行训练。实验表明,BiT方法在8个语言对上都取得了优于现有最佳方法的性能提升,并且能提高模型的对齐质量和低资源场景下的效果。

这篇文章介绍了一个交互式机器翻译系统的主要功能和技术实现。系统的核心功能包括词级和句子级自动补全、增强翻译记忆等,采用了通用翻译模型、词汇约束、基于图的翻译记忆等技术。评估结果显示,该系统在词级准确率和BLEU分数上都有显著提升。

这篇文章主要介绍了频率派和贝叶斯派对概率的不同诠释。频率派认为参数θ是常量，通过最大似然估计求解；贝叶斯派则认为θ满足先验分布，通过最大后验估计求解。文章还简要对比了两种方法的发展方向，频率派演变为优化问题，贝叶斯派发展为概率图模型。

这篇文章提出了一种结合短语统计机器翻译(SMT)来改进神经机器翻译(NMT)解码的混合方法。在beam search过程中,如果SMT翻译的token存在于beam中,就将其概率提升至beam中的最大概率。实验结果显示,该方法在某些策略下可以小幅提升BLEU和METEOR分数。

这篇文章提出了一种动态术语集成方法,用于提高新兴领域如COVID-19的机器翻译准确率。作者通过术语过滤、识别和集成等步骤,在不干扰训练过程的情况下提高了术语翻译的准确性,在测试集上实现了94%的COVID-19术语准确率。文章强调了高质量术语集的重要性,并指出术语改进对BLEU分数影响不大可能导致这方面研究被忽视。

这篇文章介绍了Google的神经机器翻译系统,采用了深层LSTM、残差连接、注意力机制等技术来提高翻译质量。系统使用wordpiece模型来处理稀有词,并通过强化学习、beam search优化等方法进一步改进性能。在WMT14英法和英德翻译任务上取得了最佳结果,人工评测中比短语翻译系统错误减少60%。

这篇文章探讨了定制化神经机器翻译模型的开发，介绍了几个相关的开源项目。文章还证明了当前方法在领域适应、数据清洗和数据增强方面的实用性。另外，文章对句子级BLEU评分的平滑技术进行了系统比较，探讨了BLEU评分的应用原因。

这篇文章主要介绍了计算机辅助翻译(CAT)的相关知识,包括翻译过程、译员能力评估、翻译问题分类等。文章还讨论了翻译技术的组成,如翻译记忆、术语管理等,以及语料库在翻译研究和实践中的应用。最后介绍了一些常用的语料库检索工具。

这篇文章提出了两种方法来改进Transformer模型用于机器翻译:pre-norm和dlcl。这些方法可以训练更深的网络,缓解梯度消失问题,同时减小模型大小并加快训练速度。实验结果显示BLEU分数提升0.4-2.4分,但整体性能提升不大。

这篇文章主要讨论了tensor2tensor和tensorflow的版本依赖问题，以及一些重要参数的设置。文章重点介绍了学习率的计算方式，包括constant、linear_warmup、rsqrt_decay和rsqrt_hidden_size四个部分，并提供了一个Python函数来计算学习率。

这篇文章主要介绍了几种用于大数据场景下邻近搜索的算法,包括Annoy、HNSW、KD Tree和LSH。文章重点讲解了Annoy和HNSW两种算法的原理和实现方法,Annoy通过建立二叉树来实现快速查找,HNSW则是基于图结构并引入了分层机制来提高搜索效率。

这篇文章主要介绍了隐马尔可夫模型(HMM)的基本概念和两个主要任务:推断和参数估计。文章详细讲解了完整数据和不完整数据情况下的参数估计方法,包括EM算法、前向-后向算法等,并给出了估计初始概率分布、发射概率和转移概率矩阵的具体步骤。

这篇文章主要讨论了深度学习中的梯度消失问题及其解决方案,以及不同的归一化方法(如BN、LN、WN等)。文章指出,归一化方法可以缓解协变量偏移问题,加速网络收敛,并具有权重和数据伸缩不变性,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

这篇文章研究了不同类型噪音数据对神经机器翻译(NMT)和统计机器翻译(SMT)的影响。结果表明，NMT对噪音数据更敏感，特别是未翻译句子对NMT影响最大；而SMT对噪音数据的抵抗力较强。短句段(2-5个词)对两种模型都有轻微的增强作用。

这篇文章主要讨论了机器翻译架构的一些研究发现。文章指出LSTM作为解码器在某些情况下性能优于Transformer解码器,并探讨了embedding大小、双向LSTM、注意力机制等因素对翻译性能的影响。文章还比较了不同架构的训练时间和BLEU得分,发现LSTM训练速度快,而基础Transformer模型效果较好。

Facebook AI在WMT21新闻翻译任务中采用了多语言翻译模型和Mixture-of-Expert技术，在14个翻译方向上取得了第一名的成绩。他们使用了加深的Transformer模型作为基线，并通过大规模回译、增加训练数据、模型微调和模型平均等技术进一步提升了翻译质量。

研究了预训练(PT)和反向翻译(BT)对神经机器翻译模型的影响。研究发现PT主要作用于编码器,BT主要作用于解码器,两者具有互补性。结合PT和BT可以提高翻译质量,在WMT16英语-罗马尼亚语和英语-俄语任务上取得了最先进的结果。

探讨了在神经机器翻译中使用小规模领域数据进行微调时的过拟合问题。作者测试了三种正则化技术(Dropout、MAP-L2和Tuneout)来防止过拟合,发现使用Dropout和MAP-L2的组合可以使训练更加稳定,并显著提高BLEU评分。实验结果表明,正则化技术可以有效缓解微调过程中的过拟合问题,提高模型在小数据集上的泛化能力。

一种基于对比学习的方法来减少神经机器翻译中的词语遗漏错误。通过随机遗漏、按词频遗漏和按词性遗漏三种方式构建负例，并使用最大边际损失来微调翻译模型，从而提高翻译质量。

Transformer模型的发展和优化方向。文章分析了Transformer在模型效率、泛化能力和领域适应性方面的改进,并将优化工作分为架构改进、预训练和应用三个方面。文章重点讨论了注意力机制的优化,包括稀疏注意力、线性化注意力等方法,以解决长序列计算复杂度高和缺乏归纳偏置的问题。

truecase模型文件的结构和使用方法。文章解释了模型如何记录单词的大小写出现次数,以及在truecase过程中如何保留某些词的原有大小写形式。最后提到通常需要在truecase后进行detruecase,以恢复句首字母的大写。

这篇文章主要比较了RNNs、CNNs和self-attention网络在机器翻译中的表现。实验发现,在长距离主谓一致任务中,RNNs的表现优于CNNs和self-attention网络;而在词义消歧任务中,self-attention网络(Transformer)的语义特征提取能力最强。文章指出评估神经机器翻译模型架构需要考虑内在因素的权衡,而不仅仅关注BLEU分数。

这篇文章主要研究了BPE词表大小对Transformer模型记忆能力的影响。实验表明,增加BPE词表大小可以提高模型的记忆能力,原因可能是BPE减少了训练序列的长度。作者通过三个任务验证了这一结论,并排除了其他可能的解释,最终确定序列长度的减少是观察到记忆效果增强的主要因素。

这篇文章主要介绍了迭代回译技术在神经机器翻译中的应用。研究表明,使用高质量的模型进行回译可以显著提升翻译质量,在高资源和低资源场景下都能取得良好效果。文章还探讨了单语数据利用、模型质量影响等相关问题,为迭代回译技术的应用提供了实践指导。

这篇论文提出了改进的RNMT+模型,单模型效果优于Transformer和原始RNN。作者对多头注意力、层归一化等技术进行了消融分析,并通过混合Transformer和RNMT+的编码器和解码器,实验出了更好的模型架构。

这篇文章介绍了如何使用transformers 4.11.0对GPT2-small 12层模型进行微调。文章详细说明了环境准备、数据准备和训练过程，包括使用run_clm.py脚本进行单机多卡训练的具体步骤。最后，文章还解释了如何计算模型的困惑度，即对模型输出的损失进行指数运算。

这篇文章主要介绍了Jensen不等式和期望最大化(EM)算法。文章首先定义了Jensen不等式,并给出了一个图形化的例子。然后详细推导了EM算法,包括E步和M步,并用抛硬币的例子说明了EM算法的应用过程。

SentencePiece库中用户自定义符号和控制符号的使用方法。用户自定义符号在任何上下文中都被视为一个token，可以在输入句子中出现；而控制符号只保留ID，即使出现在输入文本中也不会被作为一个token处理，用户需要在编码后显式插入ID。

这篇文章主要介绍了概率论中的一些基本概念和特性，包括均值、方差、期望、熵等。文章还通过一个具体的天气预报例子，展示了如何计算联合熵、条件熵和互信息，说明了随机变量之间的相互依赖关系。

这篇文章提出了一种在对数线性框架下将统计机器翻译(SMT)特征与神经机器翻译(NMT)模型集成的方法,以改进NMT的性能。作者组合了三个SMT特征:翻译模型、单词奖励特征和n-gram语言模型,解决了NMT中的OOV问题、翻译不充分问题,并利用了大规模单语数据。实验结果表明,该方法在NIST中英翻译测试集上提升了2.33 BLEU分。

这篇文章介绍了通过可视化GPT2-XL语言模型隐层状态来探索模型思考过程的方法。文章展示了如何将隐层状态映射到词表并使用softmax计算概率,以及如何查看每层输出token的排名变化,从而分析模型在不同层级的决策过程。通过这些可视化技术,可以洞察模型的内部工作机制,包括句子结构识别、关键词预测以及潜在的性别偏见等。

这篇文章主要介绍了PR曲线和ROC-AUC曲线的概念及特点。PR曲线反映了查准率和查全率之间的关系,通过调节置信度阈值来绘制。ROC-AUC曲线则反映了真正类率和假正类率的关系,其面积不受正负样本比例影响。

这篇文章介绍了一种基于字典的数据增强方法,用于跨领域神经机器翻译。该方法通过使用平行领域字典和非领域平行语料,创建伪领域平行语料,主要步骤包括短语句子嵌入、匹配、对齐和替换。实验结果表明,该方法可以有效提高领域覆盖率,改善跨领域神经机器翻译的性能。

1. 研究发现在反向翻译中,使用采样(sampling)或带噪声的束搜索(noised beam search)生成合成数据比标准束搜索或贪心搜索更有效,可以提供更强的训练信号。2. 通过大规模实验比较了合成数据和真实双语数据的效果,以及不同领域数据的影响,在WMT14英德翻译任务上达到了35 BLEU的最佳结果。