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最近,微软的研究小组研究了上下文建模,提出了一种新的方法,使AI模型能够通过上下文的历史记录重写对话的最后一句话。那么,这是一种什么样的研究方法呢?(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视剧)、Northern Exposure(美国电视剧)KYLE WIGGERS回应详细说明,文章展开了不变的编译器。明确如下。
在(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),)在预出版的论文中,微软研究小组为他们的工作3354在对外开放领域的对话展开了未经监督的上下文改编。他们主张,在重组质量和多轮呼吁分解方面,他们的实验结果已经超过了最近的标准。
正如研究人员解释的那样,对话上下文明确提出了转换主题、共同提及(如他、她、他、他们等)、长期依赖等在文章建模中看不到的挑战。在大多数系统中,解决这些问题的方法是在最后一段添加关键词,或者用AI模型自学数字响应,但这种方法往往不会遇到障碍。例如,不能自由选择正确的关键词,不能处理长上下文等。
这时,正是微软研究组的方法可以利用的地方。(威廉莎士比亚、微软、微软、研究组、研究组、研究组)它通过对上下文信息的考虑,重新制定了对话的最后一句话。这样做是为了分解独立国家的话,没有相互参考,也不依靠过去对话的其他话。
录音:[图片来源:微软所有者:微软]例如,“我喜欢咖啡。-为什么?很好吃啊。”“为什么不喜欢咖啡呢?很好吃啊。”,这借“它”和“为什么”。
其中“它”是指对话中提到的咖啡,“为什么”是“为什么喜欢咖啡”的缩写形式。因此,研究人员设计了机器学习系统3354上下文替代网络(CRN),构建了端到端的过程自动化。该系统由序列对序列模型组成,需要将相同长度的话同为相同长度的替代句子。
此外,还设有独立国家的注意机制,有助于在最后一句话中通过其他单词从上下文中复制单词。那么这个系统是如何设计的呢?首先,微软的研究小组对医生数据进行了模型培训。这个伪数据提取了上下文的关键词,放在整个对话的最后一个单词中分解。然后,为了使最终呼吁影响改编过程,增强了自学,使系统面向对象前进。
(威廉莎士比亚,自学,自学,自学,自学,自学,自学)录音:[图片来源:微软所有者:微软]虽然他们加强了自学后看起来不稳定,因为他们的模式更倾向于从上下文中提取更好的单词。微软的研究小组指出,他们的工作正在向更难解释、更容易控制的上下文建模迈进一步。该研究组还回答说,他们的模型在嘈杂的背景下提取出最重要的关键词,放在最后一句话中,不仅容易控制和说明,还可以帮助将信息传递到最后一句话。(公众号:)记录:该编译器在KYLE WIGGERS上向venturebeat公开发表的文章。
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