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  • 2024-08-24论文拆解:GPT-RE
    论文信息:ZhenWan,FeiCheng,ZhuoyuanMao,QianyingLiu,HaiyueSong,JiweiLi,SadaoKurohashi:GPT-RE:In-contextLearningforRelationExtractionusingLargeLanguageModels.EMNLP2023:3534-3547引言第1段:研究背景:GPT-3、ICL%NLP前沿:GPT-3Theemergence
  • 2024-08-23从语言模型到ChatGPT:大型语言模型的发展和应用
    前言大型语言模型(LLM)是指能够处理大量自然语言数据的深度学习模型,它已经在自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域中展现出了巨大的潜力。在过去几年中,LLM领域经历了飞速的发展,其中Google和OpenAI作为两家领先的公司在这个领域中的表现备受关注。Google是LLM领域的重
  • 2024-08-21Android Qcom USB Driver学习(五)
    前面的几篇都有涉及,所以本文学习一下pmicusbcharger都相关的vote机制OVP:OverVoltageProtection过压保护USB_IN:Inputcurrentlimit一般仅支持USB_IN即VBUS在输入(有些能支持DC_IN),APSD:autonomouspowersourcedetection运行于BC1.2SDP/CDP的检测完成
  • 2024-06-18揭秘In-Context Learning(ICL):大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]
    揭秘In-ContextLearning(ICL):大型语言模型如何通过上下文学习实现少样本高效推理[示例设计、ICL机制详解]自GPT-3首次提出了In-ContextLearning(ICL)的概念而来,ICL目前已经变成了一种经典的LLMs使用方法。ICL,即In-ContextLearning,是一种让大型语言模型(LLMs)通过少量标注样本在
  • 2024-03-18【GPT总结】Why Can GPT Learn In-Context?
    原文:https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2212.10559概述这篇论文提出了一种新的方法,利用大型预训练语言模型展示了惊人的上下文学习能力。通过少量的示范输入-标签对,它们可以在没有参数更新的情况下预测未见输入的标签。尽管在性能上取得了巨大成功,但其工作机制仍然是一个开放
  • 2023-08-11立凯携手ICL,打造北美最大LFP厂 | 百能云芯
    由磷酸系锂电材料与智财供应商-立凯-KY技术授权的磷酸铁锂(LFP)锂电池正极材料厂于8月8日举办动土典礼,预计2025年完工,届时将成为北美最大LFP厂。据悉,此厂未来客户意指美国电动汽车巨头特斯拉,以满足特斯拉未来在超级工厂的产能需求。根据外电的报道,动土典礼于8月8日上午在美国圣路易
  • 2023-07-19大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-Context Learning:精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解
    大语言模型的预训练[5]:语境学习、上下文学习In-ContextLearning:精调LLM、Prompt设计和打分函数(ScoringFunction)设计以及ICL底层机制等原理详解1.In-ContextLearning背景与定义背景大规模预训练语言模型(LLM)如GPT-3是在大规模的互联网文本数据上训练,以给定的前缀来预测生