预训练模型STAR问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决

简介: 预训练模型STAR问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决

问题一:如何计算伪OOD样本的软标签?

如何计算伪OOD样本的软标签?


参考回答:

伪OOD样本的软标签是基于平滑假设(即空间中相邻的样本拥有相似的标签)来计算的。具体地,可以使用图平滑算法得到初始软标签,并通过co-training优化算法进一步优化它们的软标签。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655739


问题二:表格型对话和Text-To-SQL技术的关系是什么?

表格型对话和Text-To-SQL技术的关系是什么?


参考回答:

表格型对话和Text-To-SQL技术密切相关。Text-To-SQL技术的目的是在多轮交互中,围绕表格/数据库等二维结构化知识,自动地将用户的自然语言问句转换为SQL语句,以执行查询并获得目标信息。这是表格型对话系统中的一个重要功能。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655740


问题三:Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临哪些挑战?

Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临哪些挑战?


参考回答:

Text-To-SQL模型在实际应用场景中面临多种挑战,包括处理多样化的用户问句、提升模型的泛化能力和鲁棒性等。这需要模型具备对用户自然语言问句的精准理解和在结构化表格中查找答案的精准推理能力。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655741


问题四:为什么普通的预训练语言模型在文本到SQL解析任务上不能达到最优性能?

为什么普通的预训练语言模型在文本到SQL解析任务上不能达到最优性能?


参考回答:

因为表格和自然语言之间存在内在的差异性,普通的预训练语言模型(PLM,如BERT)无法直接处理这种差异,所以在文本到SQL解析任务上无法达到最优性能。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655742


问题五:预训练表格模型(TaLM)需要处理哪两个核心问题?

预训练表格模型(TaLM)需要处理哪两个核心问题?


参考回答:

预训练表格模型(TaLM)需要处理两个核心问题,包括如何利用上下文query的复杂依赖(如指代、意图偏移)以及如何有效利用历史生成的SQL结果。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/655743

相关文章
|
移动开发 文字识别 算法
论文推荐|[PR 2019]SegLink++:基于实例感知与组件组合的任意形状密集场景文本检测方法
本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法,解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。
1947 0
论文推荐|[PR 2019]SegLink++:基于实例感知与组件组合的任意形状密集场景文本检测方法
|
3月前
|
SQL 自然语言处理 算法
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
评估数据集CGoDial问题之计算伪OOD样本的软标签的问题如何解决
|
3月前
|
UED
评估数据集CGoDial问题之主流生成伪OOD样本的问题如何解决
评估数据集CGoDial问题之主流生成伪OOD样本的问题如何解决
|
3月前
|
UED
预训练模型STAR问题之主流生成伪OOD样本的方法有哪些
预训练模型STAR问题之主流生成伪OOD样本的方法有哪些
|
3月前
|
机器学习/深度学习
ChatGPT 等相关大模型问题之Transformer中将Attention值转换为概率如何解决
ChatGPT 等相关大模型问题之Transformer中将Attention值转换为概率如何解决
|
6月前
|
资源调度 算法 数据挖掘
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
R语言有限混合模型(FMM,finite mixture model)EM算法聚类分析间歇泉喷发时间
|
6月前
|
机器学习/深度学习
大模型开发: 解释批量归一化以及它在训练深度网络中的好处。
批量归一化(BN)是2015年提出的加速深度学习训练的技术,旨在解决内部协变量偏移、梯度消失/爆炸等问题。BN通过在每层神经网络的小批量数据上计算均值和方差,进行标准化处理,并添加可学习的γ和β参数,保持网络表达能力。这样能加速训练,降低超参数敏感性,对抗过拟合,简化初始化。BN通过稳定中间层输入分布,提升了模型训练效率和性能。
171 3
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(一)
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(一)
489 0
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(二)
速度精度均超越SOLOv2 | 看FastInst如何实现最优秀的实例分割模型(二)
229 0
|
算法 计算机视觉
Two-Stage目标检测困难负样本如何利用?大小目标如何同时优化?nRPN给你答案!
Two-Stage目标检测困难负样本如何利用?大小目标如何同时优化?nRPN给你答案!
142 0