跨语言对齐表示形式是多语言大语言模型（MLLMS）中所需的属性，因为对齐可以提高跨语性任务的性能。通常，对齐需要微调模型，该模型在计算上昂贵且相当大的语言数据，通常可能无法使用。微调替代品是模型干预措施 - 一种操纵模型激活以将生成转向所需方向的方法。我们分析了流行干预措施（寻找专家）对…
Addressing Current Issues Within LLMs & Looking Forward to What’s Next
如今，有数十种公开可用的大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3、GPT-4、LaMDA 或 Bard，随着新模型的发布，数量还在不断增加。LLM 彻底改变了人工智能，彻底改变了我们在各个行业与技术互动的方式。这些模型使我们能够从许多人类语言数据集中学习 […] 文章《解决 LLM 中的当前问题并展望下一步》首先出现在 Unite.AI 上。
When is Multicalibration Post-Processing Necessary?
校准是预测因子的一个经过充分研究的属性，可保证有意义的不确定性估计。多重校准是一个相关概念——源于算法公平性——它要求在可能复杂且重叠的受保护亚群集合（例如按种族、种族或收入定义的群体）上同时校准预测因子。我们进行了首次全面研究，评估了从简单决策树到 90 的模型在广泛的表格、图像和语言数据集上的多重校准后处理的实用性……
Understanding Tokenization, Stemming, and Lemmatization in NLP
自然语言处理 (NLP) 涉及处理和分析人类语言数据的各种技术。在本博客中，我们将探讨三种基本技术：标记化、词干提取和词形还原。这些技术是许多 NLP 应用程序的基础，例如文本预处理、情感分析和机器翻译。让我们深入研究每种技术，了解其用途、优缺点，并了解如何使用 Python 的 NLTK 库实现它们。1. 标记化什么是标记化？标记化是将文本拆分为单个单元（称为标记）的过程。这些标记可以是单词、句子或子单词。标记化有助于将复杂文本分解为可管理的部分，以便进一步处理和分析。为什么使用标记化？标记化是文本预处理的第一步。它将原始文本转换为可以分析的格式。这一过程对于文本挖掘、信息检索和文本分类等任
Goal Representations for Instruction Following
目标表示用于遵循指令机器人学习领域的一个长期目标是创建能够为人类执行任务的通才代理。自然语言有可能成为人类指定任意任务的易于使用的界面，但很难训练机器人遵循语言指令。语言条件行为克隆 (LCBC) 等方法训练策略以直接模仿以语言为条件的专家动作，但需要人类注释所有训练轨迹，并且在场景和行为中的泛化能力较差。同时，最近的目标条件方法在一般操作任务中表现更好，但无法为人类操作员提供轻松的任务指定。我们如何才能协调通过类似 LCBC 的方法指定任务的便利性与目标条件学习的性能改进？从概念上讲，遵循指令的机器人需要两种能力。它需要将语言指令扎根于物理环境中，然后能够执行一系列动作来完成预期任务。这些能
Entity embeddings for fun and profit
嵌入层不仅在处理语言数据时有用。作为“实体嵌入”，它们最近因在表格、小规模数据上的应用而闻名。在这篇文章中，我们举例说明了两种可能的用例，同时也提醒大家不要期待什么。
