
NLP의 기초적인 내용, Encode-Decoder, Encoder Only, Decoder Only model 등에 대한 정리입니다. 잘못된 내용 있으면 지적 부탁드리고 참조는 아래 남겨두었습니다. 감사합니다. NLP tutorial Encoder-only Models(BERT) Decoder-only Models(GPT) Encoder-decoder Models (BART) In-Context Learning (GPT-3) Prompting for Few-shot Learning Natural language processing Natural language processing Tokenization Word Embedding 1. NLP Giving computers the ability to un..
AI/NLP
2023. 4. 20. 18:22
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 파이썬
- 구글드라이브연동
- 도커
- CNN
- 도커 컨테이너
- 퓨샷러닝
- 딥러닝
- few-shot learning
- 리눅스 nano
- 서버구글드라이브연동
- 리눅스 나노
- 도커 작업
- 리눅스
- 파이썬 클래스 다형성
- support set
- 리눅스 나노 사용
- 프롬프트
- clip
- 파이썬 딕셔너리
- linux nano
- prompt learning
- Prompt
- docker
- python
- stylegan
- Unsupervised learning
- NLP
- 파이썬 클래스 계층 구조
- cs231n
- style transfer
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
글 보관함
250x250