白嫖配套资料+60G入门进阶AI资源包+技术问题答疑+完整版视频关注公众号：咕泡AI，回复：123内含:深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）+NLP等适用人群①准备毕业论文的学生②准备跳槽，正在找工作的AI算法工程师等③自学和准备转行到AI领域的人④想巩固AI核心知识，查漏补缺的人论文/学习/就业/竞赛指导+大牛技术解答感谢大家的喜欢和关注记得（点赞、收藏、转发）

Insight Time是OpenDILab组织的知识分享直播活动，每次将会用半小时为大家带来最前沿的AI知识，希望大家可以多多关注我们的B站直播间呀！本期分享是由来自商汤科技的yy同学来为大家介绍开放域系统的具有代表性的预训练语言模型。

制作不易，大家记得点个关注，一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持~在大模型时代有哪些新问题有待关注和探索？我们整理了刘知远老师在智源悟道开放日的报告，刘老师分享了十个值得深入探索的问题。希望有更多研究者在大模型时代找到自己的研究方向。问题如下：1、理论：大模型的基础理论是什么？2、架构：Transformer是终极框架吗？3、能效：如何使大模型更加高效？4、适配：大模型如何适配到下游任务？5、可控性：如何实现大模型的可控生成？6、安全性：如何改善大模型中的安全伦理问题？7、认知：如

通过语义音素词性"做预测"

传统搜索引擎主要是做检索工作，但传统技术只能够解决显式匹配，对于语义层面上的匹配是不足以满足要求的。BERT等预训练语言模型的加入，能够解决一定的语义匹配问题，但也会带来三大挑战：1. 长文本建模 2. 昂贵计算 3. 排序无关的预训练。本次讨论的论文介绍了逐一解决这三个问题的方法，在节目当中沈老师还会和殷大伟老师一起探讨“学术与工程”这一话题…… 对论文和十问感兴趣的同学可以前往阅读：Pre-trained Language Model based Ranking in Baidu Search

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上一期有位同学问了一个好问题，但是这个问题即和 pytorch 无关也和 transformer 无关，这只是简单的 python 基础，问题是：为什么 Pytorch 定义模型要有一个 init 和一个 forward，两者怎么区分。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/nickchen121/Pre-training-

制作不易，大家记得点个关注，一键三连呀【点赞、投币、收藏】感谢支持~OpenBMB携手清华大学自然语言处理实验室，共同推出《大模型交叉研讨课》，意在为对大模型感兴趣的同学提供相关资源，为大模型领域的探索打下基础。本课程将手把手带领同学从深度学习开始快速了解大模型的相关理论和实践，最后利用所学知识进行前沿问题的探索。

MLNLP第六次学术Talk在2022年7月9日举行。本次会议很高兴邀请到复旦大学博士生孙天祥做专题报告，MLNLP社区委员舒意恒进行主持。

《人工智能概论》视频课程，第32讲：声音模型和语言模型。来自中国大学MOOC平台：https://www.icourse163.org/course/BUU-1461546165。《人工智能概论》课程是一门引领大家进入人工智能领域的基础课程，了解人工智能的概念和发展简史，理解人工智能三大流派的主要特点，并熟悉人工智能的主要研究内容和应用领域，包括计算机视觉、语音智能与自然语言处理等。同时，本课程对人工智能中使用的主要关键技术进行了介绍，主要包括：知识表示、专家系统、知识图谱、搜索技术、机器学习、人工神

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

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https://www.youtube.com/watch?v=_tjo7g_JlA02个AI对话使用GPT-3构建。生成型预训练变换模型 3 （Generative Pre-trained Transformer 3，简称 GPT-3）是一个自回归语言模型（autoregressive language model），使用深度学习（deep learning ）生成类人文本（human-like text）。 GPT-3是由在旧金山的人工智能公司OpenAI训练与开发，模型设计基于谷歌开发的变换语

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我们都知道，视频主要由画面和音频组成。但还有一个元素同样包含了巨大的信息量 —— 字幕。结合现有的自然语言处理模型，我们便能实现对话抽取式的自动剪辑。PS: 软件图标是我妹妹Hannah设计滴~ 项目开源地址：https://github.com/COLOR-SKY/DialogueExtractor 学业之余我会陆续更新工具教程。教程更新：环境配置：BV1zu411X7kc正则表达式： BV1sZ4y1r7em

第一部分：N-gram 语言模型简介第二部分：N-gram 概率估计自然语言处理中最常用的模型1、语言建模：语言模型提供了一种方法来为句子或单词序列分配概率，并根据前面的单词序列预测下一个单词。2、N-gram 模型是马尔可夫模型，它从先前单词的固定窗口估计当前单词并通过在语料库中利用最大似然估计 n-gram 概率。

本期直播视频主要讲解完整的PyTorch深度学习项目实战，基于IMDB数据库实现文本情感分类模型，包括模型定义、数据导入、模型训练、日志记录、模型保存、模型重载等模块源码的精讲。如果大家觉得本期视频有收获，欢迎支持或转发。直播深度学习算法原理与项目源码讲解，欢迎关注我的直播间：https://live.bilibili.com/14297368?spm_id_from=333.999.0.0

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