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本文探索了文本噪声标签在 预训练语言模型 （PLMs）上的特性，提出了一种新的学习策略 SelfMix，并机器视觉上常用的方法应用于预训练语言模型作为 baseline。 我们对于常见语言分类模型在带噪文本数据集上做了一些前期实验，结果如下： 首先，毫无疑问，预训练模型（BERT， RoBERTa）的表现更好。 其次，文章提到，预训练模型已经在大规模的预训练语料上获得了一定的类别先验知识。 故而在有限轮次训练之后，依然具有较高的准确率，如何高效利用预训练 …

2020年8月10日 · SELF模型的全称是self-ensemble label filtering，其核心思想是：模型将它认为是噪声标签的样本剥离出来，只对剩下的干净数据做监督学习。 这篇论文的思路比较简单，先说一下论文是如何剥离噪声数据的，主要是基于这样的观察： 对于那些噪声标签的样本，模型在 ...

2024年1月22日 · 提出mix self-consistency方式来结合文本推理和符号推理的结构，在 WIKITABLEQUUESTION数据集 上达到了73.6%的SOTA准确率。 近一年来，LLM在处理文本数据方面取得了显著的进展，然而在处理表格数据时仍然存在一些局限性。 解析表格数据的挑战：将非线性的表数据转换为线性文本串，可能损失其中的结构和关系信息；表格的设计差异，会增加解析的复杂性。 在进行一些数值推理和数据汇总时，同样会遇到各种各样的挑战。 为了探究LLM …

在自然语言处理中，嵌入模型（Embedding Model）是将词语、句子或文档转换成数字向量的技术。 它就像一个 “指纹生成器”，给每个词或句子分配一个独特的 “指纹”，这个 “指纹” 就是在数学空间里表示它们含义的固定长度数字向量。 借助这个模型，计算机能对文本进行各种数学计算。 比如计算两个词语向量之间的距离（像cosine），就能知道它们在语义上有多相似；把句子里所有词语向量聚合起来（求均值或加权和），就能得到整个句子的向量表示，进而分析句子的语义信息 …

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A library of data loaders for LLMs made by the community -- to be used with LlamaIndex and/or LangChain - run-llama/llama-hub

MIX-SELF เสื้อเชิร์ตพิมพ์ลาย GRAPHIC รุ่น FB9432A หากคุณอยากดูมีฐานะ ความมั่นคง และความมั่นใจในตัวเอง สิ่งที่ง่ายที่สุดที่คุณทำได้นั้นก็คือการหยิบเสื้อเชิ้ตลายพิมพ์คลาสสิคสีจัดจ้าดตัวนี้นั่นเอง! ไม่มีอะไรในโลกนี้ที่ตะโกนให้คนรู้ว่า ชั้นเริ่ด ชั้นสวย และชั้นไม่กลัวที่จะภูมิใจในตัวเองให้โลกรู้เหมือนกับลายพิมพ์คลาสสิคแบบนี้อีกแล้ว.

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2022年10月10日 · SelfMix uses the Gaussian Mixture Model to separate samples and leverages semi-supervised learning. Unlike previous works requiring multiple models, our method utilizes the dropout mechanism on a single model to reduce the confirmation bias in self-training and introduces a textual-level mixup training strategy.