今年高考英語(yǔ)ai得分134分是多少(今年高考英語(yǔ)ai得分134分怎么樣)

作者認(rèn)為，這個(gè)世界上到處都有有價(jià)值的信息，但目前的人工智能系統(tǒng)并沒有充分利用數(shù)據(jù)中的信息。

例如，維基百科和Github包含了模型可以學(xué)習(xí)的各種信號(hào)：實(shí)體、關(guān)系、文本摘要、文本主題等。由于技術(shù)瓶頸，這些信號(hào)之前沒有被考慮。

因此，作者在這篇文章中提出了統(tǒng)一使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法存儲(chǔ)和訪問包含各種類型信息的數(shù)據(jù)。

它們以信號(hào)為單位以結(jié)構(gòu)化的方式表示數(shù)據(jù)，這與數(shù)據(jù)科學(xué)中我們經(jīng)常將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化為表或JSON格式，然后通過專門的語(yǔ)言（例如SQL）檢索所需的信息非常相似。

具體來說，這里的信號(hào)實(shí)際上是指數(shù)據(jù)中的有用信息。

例如，在“莫扎特出生于薩爾茨堡”這句話中，“莫扎特”和“薩爾茨堡”都是信號(hào)。

那么，就需要在各個(gè)平臺(tái)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，提取信號(hào)。作者將這個(gè)過程比作從礦井中尋找寶藏。

接下來，利用提示的方法，可以將這些來自不同地方的信號(hào)統(tǒng)一為一種形式。

最后，這些重新組織的數(shù)據(jù)被整合并存儲(chǔ)到語(yǔ)言模型中。

這樣，研究就可以統(tǒng)一來自10個(gè)數(shù)據(jù)源的26種不同類型的信號(hào)，讓模型獲得很強(qiáng)的泛化能力。

結(jié)果表明，在多個(gè)數(shù)據(jù)集中，RST-T和RST-A零樣本學(xué)習(xí)的性能為優(yōu)于GPT-3的少樣本學(xué)習(xí)性能。

為了進(jìn)一步測(cè)試新方法的性能，作者還想到了讓AI做高考題的方法。

他們表示，現(xiàn)在很多工作方法都遵循中國(guó)GPT-3的思想，在應(yīng)用場(chǎng)景上他們也遵循OpenAI和DeepMind進(jìn)行評(píng)估。

例如GLUE評(píng)估基準(zhǔn)、蛋白質(zhì)折疊評(píng)分等。

基于對(duì)當(dāng)前AI模型發(fā)展的觀察，筆者認(rèn)為可以開辟一條新的賽道進(jìn)行嘗試，于是想到利用高考來實(shí)踐AI。

他們一共找來了10套往年和往年的試卷來批改，請(qǐng)高中老師來批改。

對(duì)于聽力/圖像理解等問題，還邀請(qǐng)機(jī)器視覺、語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的學(xué)者提供幫助。

最終完善了這套高考英語(yǔ)AI模型。您也可以撥打她Qin。

從測(cè)試結(jié)果可以看出，秦老師的學(xué)術(shù)水平絕對(duì)是一流的，他的10套試卷成績(jī)?nèi)扛哂赥0pp和GPT-3。

此外，作者還提出了一個(gè)高考基準(zhǔn)。

他們覺得目前很多評(píng)估基準(zhǔn)任務(wù)都非常簡(jiǎn)單，大部分沒有實(shí)用價(jià)值，很難與人類條件進(jìn)行比較。

高考題不僅涵蓋了多種知識(shí)點(diǎn)，而且直接有人類分?jǐn)?shù)進(jìn)行對(duì)比，可謂一石二鳥。

NLP的第五范式？

如果從更深層次來看，作者認(rèn)為重構(gòu)預(yù)訓(xùn)練可能會(huì)成為NLP的新范式，即預(yù)訓(xùn)練/微調(diào)過程視為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)/訪問過程。