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这次我们来玩细思极恐的海龟汤！！点赞过4w继续更新下一期！

Attention 是注意力的意思，从它的命名方式看，很明显借鉴了人类的注意力机制，因此，我们首先介绍人类的视觉注意力。视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，也就是一般所说的注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。那怎么让深度学习模型进行注意力计算呢？博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=3

The NVIDIA Canvas : https://blogs.nvidia.com/blog/2021/06... Download the Canvas Open Beta: https://www.nvidia.com/en-us/studio/canvasqblocks：http://rgl.s3.eu-central-1.amazonaws.com/media/papers/Vicini2022sdf_1.pdf篇幅有限，私信发全部项目地址

Word2Vec 模型已经是一个成熟的做词向量的模型，但是这种模型做出来的词向量是缺乏灵魂的（无法解决多义词问题）。那么，如何让词向量变得更加智能，能够和人类一样思考出这个多义词问题来呢？这就是我们 ELMo 模型要做的一件事，也是它相比较 Word2Vec 改进的一件事。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickch

统计语言模型是用统计的方法解决语言的两个问题，神经网络语言模型自然是用神经网络的方法解决这两个问题，并且，在使用神经网络解决这两个问题的过程中，有人发现了一个跨时代的东西——词向量（Word Embedding），什么是词向量，这个词向量怎么来的呢？它又有什么用处呢。博客配套视频链接: https://space.bilibili.com/383551518?spm_id_from=333.1007.0.0 b 站直接看配套 github 链接：https://github.com/nickchen1

什么是语言模型，语言就是人说的话，模型就是完成任务的某个东西，语言模型就是用某个东西完成关于人说的话的任务，主要有以下两个任务：假设给定两句话 “判断这个词的磁性” 和 “判断这个词的词性”，语言模型会认为后者更自然。转化成数学语言也就是：?(判断，这个，词，的，词性)>?(判断，这个，词，的，磁性)假设给定一句话做填空 “判断这个词的____”，则问题就变成了给定前面的词，找出后面的一个词是什么，转化成数学语言就是：?(词性|判断，这个，词，的)>?(磁性|判断，这个，词，的)那什么是统计语

大家的关注+三连是我坚持更新的动力，万分感谢！粉丝群：797146320下面是本期视频的卡组代码，仅供构筑参考。B站复制代码后会自动多一个空格，记得去掉！标准水雷贼：AAECAaIHAqH5A5afBA6q6wP+7gPT8wON9AOh9AO9gASRnwT3nwT7pQT8pQT5rASIsAS3swSJ0gQAsinf3rn0  狂野宇宙战吼萨：AAEBAaoIHPoO9r0C38QCi84Cq+cC8+cC7/cCtZgDnJsD/KMD8NQDkuQDqO4Dpu8DwfYD0Pk

出自2022年4月28日直播 捷豹直播间https://live.bilibili.com/23555200唉

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https://github.com/ymcui/PERT

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这是一场跨越生与死的对话。他用AI复活了去世8年的未婚妻，试图以此治疗自己的悲伤。但“她”还是她吗？

因为思维导图被某些培训机构拿去收费了，所以调整分享方式为：公众号【DASOU】回复【资料】，加我微信，我手动发你对应的资料大礼包我是无偿分享，欢迎大家可以学术分享，但是请不要商业化！！请不要商业化！！

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在这个视频中，我们将学习如何使用OpenAI Fine-tuning API来微调GPT-3模型。微调 GPT-3 涉及三个步骤：1. 准备训练数据集， 2.训练一个新的微调模型， 3.使用新的微调模型。我会一一介绍上述每个步骤，并通过一个情感分类任务的示例，详细阐述如何在自己的数据集上训练新的微调模型。希望你在这个视频后对 OpenAI Fine-tuning API 以及如何在自己的任务上微调 GPT-3 模型有了很好的了解。

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盘点人工智能爆笑场面，孩子：我不想听，小爱：请欣赏《不想听》