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[学位论文] 作者：户保田,,
来源：哈尔滨工业大学 年份：2016
近年来,深度神经网络在诸如图像分类、语音识别等任务上被深入探索并取得了突出的效果,表现出了优异的表示学习能力。文本表示一直是自然语言处理领域的核心问题,传统的文本...
[学位论文] 作者：户保田,
来源：哈尔滨工业大学 年份：2012
基于内容的图像检索存在图像原始的底层特征与用户抽象的深层语义之间的“语义鸿沟”，目前缩小“语义鸿沟”的方法还不够理想。随着Web2.0的发展，越来越多的互联网用户在向互联......
[期刊论文] 作者：刘学博, 户保田, 陈科海, 张民,
来源：中国科学基金 年份：2023
大规模预训练模型,也被称为“基座模型”或“大模型”,目前被认为是通用人工智能技术的核心引擎,已经成为了全球科技竞争焦点。本文归纳总结了以聊天生成预训练转换器（Chat Generative Pre-trained Transformer, ChatGPT）为代表的生成式大模型技术研究现状和发展......
[期刊论文] 作者：侯永帅, 张耀允, 王晓龙, 陈清财, 王宇亮, 户保田,,
来源：计算机研究与发展 年份：2013
当前问答系统如"百度知道"、"SoSo问问"等在问句检索时没有考虑时效性要求,对时间敏感问句不能返回满足时效要求的结果.针对该问题,设计了时间敏感问句的识别和检索方法:首先...
[期刊论文] 作者：车万翔,窦志成,冯岩松,桂韬,韩先培,户保田,黄民烈,黄萱菁,刘康,刘挺,刘知远,秦兵,邱锡鹏,万小军,王宇轩,文继荣,严睿,张家俊,张民,张奇,赵军,赵鑫,赵妍妍,
来源：中国科学:信息科学 年份：2023
近期发布的ChatGPT和GPT-4等大型语言模型,不仅能高质量完成自然语言生成任务,生成流畅通顺,贴合人类需求的语言,而且具备以生成式框架完成各种开放域自然语言理解任务的能力.在少样本、零样本场景下,大模型可取得接近乃至达到传统监督学习方法的性能,且具有较......
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