Quale linguaggio di programmazione vi farà guadagnare più soldi?
ZDNet Steve colloqui Ranger linguaggi di programmazione e di denaro, in particolare il campo può guadagnare più pagare e che cosa lavori di programmazione di recente college grads dovrebbe essere alla ricerca di in. Leggi di più: https://zd.net/2M0WJ4H
Nei moderni sistemi di intelligenza artificiale per la comprensione del linguaggio naturale, c’è qualcosa di una tensione, tra la comprensione della natura del linguaggio, da un lato, e l’esecuzione di computer trucchi per migliorare il test di assunzione di manipolazione di dati, dall’altro.
Per risolvere il problema, gli autori di striscia via il mascheramento idea, e invece di tornare a una prima idea sviluppata nel 2016, basata sul concetto di “permutazioni” da Benigno Uria di Google DeepMind. Uno è in grado di indicizzare le parole in una frase e poi, senza fare riferimento alla parola stessa, calcolare le permutazioni di quelle parole in sequenza.
Gli autori chiamano “due stream”, in cui il Trasformatore sia guarda probabilità di parole nel contesto della frase, e poi una seconda funzione che guarda l’ordine delle parole intorno alla parola di destinazione, il contesto, ciò che è noto nel Trasformatore parlare come la “query”. Questa seconda funzione non ha alcuna conoscenza della parola di destinazione in sé. Pensate a come la combinazione di due insiemi di informazioni, circa la stessa parola e l’altra sul contesto in cui è più probabile di vedere. Questo diventa, quindi, un nuovo obiettivo combinato per essere ottimizzato XLNet.
Il risultato è che XLNet, scrivono gli autori, è più “segnali” che non BERT. Ma migliora anche la prima lingua sforzi di modellazione come GPT-2, sostengono. Essenzialmente ponti due mondi.
Gli autori in programma di estendere il XLNet approccio per problemi di computer vision e di apprendimento di rinforzo, si nota.
Tutto ciò che rimane ora è per il team di Allen Institute for Artificial Intelligence per avviare la raccolta a parte XLNet.
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