Elmo
ELMo模型可用于训练动态词向量,该模型有哪些优缺点? 与BERT模型之间的区别是什么?|深度学习|大模型
ELMo(Embeddings from Language Models)是一种基于深度学习的动态词向量模型,它通过双向LSTM(长短期记忆网络)来生成词的表示,相较于传统的静态词向量方法,如Word2Vec和GloVe,ELMo能够根据上下文生成不同的词向量。 这使得ELMo能够更好地处理同义词、歧义词以及多义词的上下文依赖关系,从而提升自然语言处理(NLP)任务的表现。 然而,ELMo也存在一些局限性,例如模型训练复杂、计算资源消耗较大以及缺乏对长距离依赖的建模等。
断网也能用!贾扬清团队推出端侧模型 Chrome 插件,arXiv/B站 / 吃瓜一件搞定
免费不限次 / 免登录,贾扬清团队的 Elmo 插件再次升级 —— 第一个支持端侧模型的 Chrome 插件。这下,Elmo 插件“断网”也能用了:据了解,Elmo 插件调用了 Chrome 本地模型 Gemini nano,大小为 12MB。这一更新(v0.3.2)目前处于 Early Preview(早期预览)阶段,Chrome 商店正在审核中。Elmo 插件发布于今年 4 月,在经过 22 个版本的迭代后,目前在 Chrome 商店已积累 3W 粉丝。发布至今,不仅收获了网友一致好评,还引来了一众大佬打
10 秒总结 YouTube 视频,原阿里首席 AI 科学家贾扬清打造浏览器插件 Elmo
原阿里首席 AI 科学家贾扬清在 X(推特)上分享了插件 Elmo,该插件能在 10 秒内总结 Google Next 主题演讲,生成一句话概括、摘要、主要观点。该插件由贾扬清去年创办的 AI 公司 Lepton AI 打造。贾扬清表示,Elmo 采用了数据公司 Databricks 推出的开源大模型 DBRX。据悉,DBRX 具有 1320 亿个参数,采用 MoE 架构,在性能上超过了 GPT-3.5 和其他一些开源模型。经过IT之家的测试,时长达 1 小时 22 分的苹果 2023 秋季发布会,Elmo 仅用时
- 1