Cut Your Losses in Large-Vocabulary Language Models
随着语言模型变得越来越大，其词汇量也越来越大。这导致 LLM 在训练过程中的内存占用不成比例地转移到一个层：损失计算中的交叉熵。交叉熵会构建一个包含每对输入标记和词汇项的条目的逻辑矩阵，对于小型模型，其内存消耗量比其余 LLM 的总和高出一个数量级。我们提出了 Cut Cross-Entropy (CCE)，这是一种计算交叉熵损失的方法，无需将所有标记的逻辑实现到全局内存中。相反，CCE 仅计算逻辑……
这项 ESL 活动包含 20 道多项选择题，专为计划参加 ESL 考试（如 FCE、CAE、雅思、托福和托业）的学生设计。这是一项有效的练习，有助于提高学生的词汇量。它包括许多例子...
Top Ways to Improve Vocabulary to Score High in ASVAB
ASVAB 以临床科目作为课程内容，以筛选武装部队候选人。通常，数学部分被认为很难，但这并不意味着涵盖英语和推理的部分很容易。它们同样具有竞争力。因此，最好获得 ASVAB 词汇知识提示来 […]文章 提高词汇量以在 ASVAB 中取得高分的最佳方法 最先出现在 asvab-tutoring.com 上。
Baby talk may be a human superpower
在人类中几乎普遍的现象是使用以儿童为导向的演讲，照顾者与儿童进行交流，通常涉及一种特定的言语风格，也称为“婴儿谈话”。许多研究都将儿童指导的演讲量与更好的学习成果（例如词汇量或识字能力）联系在一起。这种做法似乎促进了语言的获取。但是这个特征是如何发展的？
What Is Your Cat Trying to Say? These AI Tools Aim to Decipher Meows
AI正在为猫与人类之间的12，000年对话提供新的启示，这表明猫猫的词汇量比
3月15日的Wordle与用于提供汤和炖菜的常见厨房用具有关。如果您陷入了今天的难题，本指南会提供提示和线索，以帮助您猜出正确的词。有了一个重复的字母和两个元音，这个五个字母的单词最熟悉。我们还分享了提高您的文字技能的策略，从选择强有力的入门单词到避免重复错误。通过每日Wordle解决方案进行更新，并通过专家提示来增强您的词汇量。
Smarter Than You Think: New Study Reveals Dogs Can Remember Words for Years
最近的一项研究发现，具有学习玩具名称特殊能力的狗可以保留这种知识多年。一些天赋异禀的狗可以记住数百个玩具的名称。这是怎么可能的？就像小孩子一样，他们不仅通过学习新单词，还迅速积累了大量词汇量 [...]
What Does Vaccination Have To Do with Freedom?
接种新冠疫苗怎么会和自由混为一谈？我在 TheHill 上读到一篇关于特朗普最近接受福克斯新闻采访的文章时，就思考了这个问题。特朗普说：“我会向很多不想接种疫苗的人推荐疫苗。坦率地说，很多人投票支持我。”然后他补充道：“我们有自由，我们必须遵守自由。我也同意这一点。”The Hill 继续引用众议院自由党团主席、亚利桑那州共和党众议员安迪·比格斯 (Andy Biggs) 的话：“只要我们还生活在一个自由的国家，我们就可以做出这些个人决定。”但是，虽然有些人坚持拒绝接种疫苗的基本自由，但其他人回答说：“你可能有更换或不更换膝盖的自由，但你没有拒绝接种新冠疫苗的自由，因为你没有感染我的自由。”看
Using Generative AI to Help Students Learn to Read
有许多生成式人工智能/大型语言模型 (LLM) 可用于支持阅读学习，从流行的 ChatGPT 到 Bing、Bard、Claude 等。无论您选择哪个平台，以下是使用生成式人工智能支持学习的一些方法：将阅读段落调整到适当的水平和语言：通过使用 LLM，教育工作者可以轻松地将文学作品调整到学生的阅读水平。例如，可以用更简单的句子和词汇重写“灰姑娘”的故事，以适合幼儿园学生。如果学生的母语不是主要教学语言，这些工具可以无缝翻译文本，确保理解和参与。个性化阅读支持：通过分析学生的阅读水平和兴趣，该模型可以为学生推荐甚至生成阅读材料。创建以学生为特色的个性化故事：学习中的个性化可以建立联系并增强动
Llama 3: the latest advances in LLM
Llama 3 是 Meta AI 的最新进展，拥有无与伦比的语言理解能力，增强了其执行复杂任务的能力。凭借扩大的词汇量和先进的安全功能，该模型可确保提高性能和多功能性。
这份工作表编号 17 是为了以有趣的方式练习易混淆的单词，以学习或复习您的词汇量。共有 10 页、40 个练习和 160 多个句子（同音词、短语动词、动词与形容词、名词与动词等......）以字母表......
The evolution of Natural Language Models (NLM) - Must know NLP Basics
我决定浏览一些 NLP（自然语言处理）领域的突破性论文，并总结我的学习成果。这些论文的日期从 2000 年代初到 2018 年。资料来源 - KDNuggets如果您是 NLP 领域的新手 - 我建议您从阅读这篇文章开始，其中涉及各种 NLP 基础知识。1. 神经概率语言模型2. 向量空间中单词表示的有效估计Word2Vec - Skipgram 模型3. 单词和短语的分布式表示及其组合4. GloVe：用于单词表示的全局向量5. 基于循环神经网络的语言模型6. 循环神经网络语言模型的扩展让我们从#1 开始，神经概率语言模型Bengio 等人。提出一种分布式单词表示法来对抗维数灾难。维数灾难源
