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BERT（BidirectionalEncoderRepresentationfromTransformers）机器阅读理解领域从名字很好理解，主要使用的方法是Transformer的方法。。进行机器翻译等操作省流：BERT用于文本识别，机器阅读理解。。跟GPT类似（1）词嵌入Embedding词嵌入又有三个部分组成：TokenEmbeddingSegment

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讨论一下为什么transformer中用layernorm前序知识：常见的归一化层的工作原理 常见的norm之前已经讲过各个常见的归一化层了，不了解的可以去看看这篇文章。首先咱们得了解在NLP中，如果输入的几个句子不是等长的，需要使用Padding技术或者Truncation技术来使句子等长。因此对

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一、RNN在翻译长句子的不足之处如果是翻译的简单句子，仅仅需要关注相邻的单词，例如“我爱你”这种只有主谓宾的简短句子，那用RNN足够了。但在现实生活中，经常会遇到很多超长的句子，而RNN无法记住那么多细节上的东西，最后只会翻译前面忘了后面，更不懂各种复杂的倒装句、状语从句该

ChatGPT在论文润色方面可以有的应用：1.语法和拼写检查；2.修正句子结构；3.词汇和用词建议；4.逻辑和连贯性；5.格式调整；6.提供补充性信息；7.语气调整；8.简化复杂表达。ChatGPT不仅是一个简单的拼写检查工具，它更是一款能够理解上下文的智能写作助手。1.语法和拼写检查ChatGPT不

摘要：CHATGPT在论文润色方面具备丰富潜力，1、它能提供语言上的微调与改进，2、增加文章的流畅性，3、保证专业术语的准确性，4、帮助优化结构与论据展开，5、检查拼写与语法错误。尤其在提升文章的流畅性方面，ChatGPT能够通过上下文理解，智能修改句子结构，使之更加自然通顺。一、CHATGPT润色

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摘要识别并从对象中分离视觉属性是许多计算机视觉应用的基础。虽然像CLIP这样的大型视觉-语言表示在很大程度上解决了零样本对象识别的任务，但零样本视觉属性识别仍然是一个挑战，因为CLIP通过对比学习得到的视觉-语言表示无法有效捕捉对象-属性依赖关系。在本文中，我们针对这一弱点

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为了让孩子能够理解大语言模型的embedding和attention技术，我们可以用一些生活中的简单例子来类比。1.Embedding：就像给每个单词做名片假设你在学校里认识很多小朋友，每个人都有不同的名字、喜欢的颜色和爱好。为了记住他们，老师给每个小朋友做了一张名片，上面写着这些信息。虽然每

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大模型专栏介绍

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