论文: Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering ⭐⭐⭐⭐ EACL 2021, Facebook AI Research 论文速读 在 RAG 中,如何将检索出的 passages 做聚合并输入到生成模型是一个问题,本文提出了一个简单有效的方案:FiD。
写程序的时候,无意在全局变量里输入了了两个新变量,而且都没有改默认名字,它们的名字都是name,所以会报这个错误。 这段英文的是:several declarations with the same identifier "name" 几个声明有着同样的标识符号“name” 意思就是有两个变量的名称是相同的。 要改过来很简单,把其中一个变量删掉就行了。
T5 paper: 2019.10 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer Task: Everything Prompt: 前缀式人工prompt Model: Encoder-Decoder Take Away: 加入前缀Prompt,所有NLP任务都可
T5 paper: 2019.10 Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer Task: Everything Prompt: 前缀式人工prompt Model: Encoder-Decoder Take Away: 加入前缀Prompt,所有NLP任务都可以转
原先的LSTM求下一个单词的概率公式: 其中,f(.)是LSTM的输出结果。现在更改(加入情感能量项)如下: β表示情感强度,可以从0(中性,基线模型)到β=∞(生成的句子只由情感色彩的单词组成,没有语法结构) e t − 1 e_{t-1} et−1表示从上文学到的词向量,g( e t − 1 e_{t-1} et−1)表示属于哪种情感,例[1,0,1,1,0] V i T V{^
IS-LM模型:从失衡到均衡的模拟 文章目录 IS-LM模型:从失衡到均衡的模拟@[toc] 1 I S − L M 1 IS-LM 1IS−LM模型2 数值模拟2.1 长期均衡解2.2 政府部门引入2.3 价格水平影响2.4 随机扰动因素 1 I S − L M 1 IS-LM 1IS−LM模型 I S − L M IS-LM IS−LM是产品市场和货币市场共同均衡时的模型,