GPT-2

深度迁移学习在NLP中的应用:选BERT还是被评逆天的GPT 2.0?
深度迁移学习在 NLP 中的应用:选 BERT 还是被评逆天的 GPT 2.0?

吴恩达曾说:迁移学习将会是继监督学习之后下一个机器学习商业成功的驱动力。

XLnet:GPT和BERT的合体,博采众长,所以更强
XLnet:GPT 和 BERT 的合体,博采众长,所以更强

本文介绍BERT的改进版,XLnet,看看它用了什么方法,改进了BERT的哪些弱点。

我用GPT-2开发了一个AI写作应用,并总结了这些经验教训
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我们的主要目标是构建一套能够快速交付OpenAI GPT-2 Medium(一套用于生成文本的机器学习模型),并同时...

如何基于 TensorFlow 2.0 用十行代码实现性能最佳的 NLP 模型?
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一文手把手教你如何基于 TensorFlow 2.0,仅用十行代码即可实现性能最佳的自然语言处理模型。

科大讯飞刷新SQuAD 2.0问答榜纪录,机器阅读理解全面超越人类
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近日,科大讯飞再次登上 SQuAD 2.0 挑战赛榜首,不过这次顺带刷新了一下纪录:在EM(精准匹配率)和F1...

文本表示与文本生成模型新进展与应用
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本次分享介绍文本表示和文本生成方面的近一年重要进展。

云AI应用的愈发成熟,能否引领IDE工具和研发体系的升级浪潮?
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华为云以【全栈 AI 开发技术实战】为主题,从底层算子开发环境搭建到实现全栈全场景的 AI 开发,以点到面,...

基于机器阅读理解(MRC)的信息抽取方法
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本文介绍如何用阅读理解的方法对信息抽取这个传统问题进行建模。

多次问鼎NuerIPS、MRQA等国际顶级比赛,百度NLP技术到底有多强?
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NLP 在 2019 年有哪些最新技术进展和落地应用?未来,NLP 又将怎样发展?我们有幸邀请到了百度 NLP 首席...