简单几步教你如何在搭建并使用DALL·E开源版本来基于文字生成图片

大规模的text-to-image模型没有公开预训练结果,OpenAI的意思就是我这玩意太厉害,随便放出来可能会被你们做坏事,而谷歌训练这个应该就是为了云服务挣钱,所以都没有公开可用的版本供大家玩耍。虽然业界有基于论文的实现,但是训练模型需要耗费大量的资源,没有开放的预训练结果,我们普通个人也很难玩起来。但是,大神Sahar提供了一个免费使用开源实现的text-to-image预训练模型的方式。

小木 1016 Text-To-Image/图片生成/预训练模型
XLNet基本思想简介以及为什么它优于BERT

前几天刚刚发布的XLNet彻底火了,原因是它在20多项任务中超越了BERT。这是一个非常让人惊讶的结果。之前我们也说过,在斯坦福问答系统中,XLNet也取得了目前单模型第一的成绩(总排名第四,前三个模型都是集成模型)。

小木 5480 深度学习/论文快讯/预训练模型
Unifying Language Learning Paradigms——谷歌的一个模型打天下

如今,自然语言处理的预训练模型被广泛运用在各个领域。各大企业和组织都在追求各种大型的预训练模型。但是当你问我们应该使用哪一个预训练模型来解决问题的时候,通常没有统一的答案,一般来说它取决于下游的任务,也就是说需要根据任务类型来选择模型。 而谷歌认为这不是一个正确的方向,因此,本周,谷歌提出了一个新的NLP预训练模型框架——Unifying Language Learning Paradigms(简称UL2)来尝试使用一个模型解决多种任务。

小木 352 论文快讯/通用预训练模型
8个非常好的NLP领域的预训练模型(包含代码和论文资源)

使用预训练模型处理NLP任务是目前深度学习中一个非常火热的领域。本文总结了8个顶级的预训练模型,并提供了每个模型相关的资源(包括官方文档、Github代码和别人已经基于这些模型预训练好的模型等)。

小木 8242 NLP/PretrainedModel/深度学习/预训练