generative pre-trained transformer models | BriefGPT

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基于管道、序列到序列和 GPT 模型的端到端关系抽取比较：用罕见疾病案例进行实验
本文针对罕见疾病中涉及不连续和嵌套实体的复杂数据集，比较了三种主流的端到端关系抽取模型，并通过对错误分析来评估它们的性能。研究结果表明，管道模型仍然是最好的选择，而生成式预训练转换模型相较于管道模型和序列到序列模型表现较差。从当前情况来看，
PDF7 months ago
机器生成的文本能被有效识别，能否训练语言模型避免被识别？
使用预训练的生成模型，比如 GPT-3、GPT-NeoX 或 OPT，将人工生成的文本与机器生成的文本相区分的重要性逐渐增加。我们通过改善五个不同的语言模型来生成合成推文，并发现浅层学习分类算法（如朴素贝叶斯）在检测准确率方面达到了 0.6
PDF8 months ago
GPT 模型对于表型概念识别的评估
临床深度表型化和本体概念建模在罕见疾病患者的诊断和护理协调计划中起着重要作用。本研究使用大型语言模型评估了最新的生成预训练变压器模型在临床深度表型化的性能，结果表明这些模型在临床环境中的使用存在问题。
PDF9 months ago
CONA：一种基于大型语言模型的上下文感知通信指令范例
CONA 是一个灵活的框架，旨在利用大型语言模型的能力以及结合 DIKW 层次结构自动指导和优化演示内容，提供适应受众群体的上下文感知答案，是知识传播和交流领域中的一项创新工作，可以为日常知识共享场景提供有效支持。
PDFa year ago
生成预训练变压器：启用技术、潜在应用、新兴挑战和未来方向的全面评估
本文综述了生成式预训练转换模型，包括它的架构、工作流程、训练程序、相关技术以及对各种应用的影响，并探讨了潜在的挑战和解决方案。
PDFa year ago