Языковая модель (Russian Wikipedia)

Andreas, Jacob, Andreas Vlachos, and Stephen Clark. «Semantic parsing as machine translation Архивная копия от 15 августа 2020 на Wayback Machine.» Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2013.
Mocialov, Boris (August 2018). "Transfer Learning for British Sign Language Modelling". Proceedings of the Fifth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial 2018): 101—110. arXiv:2006.02144. Архивировано 5 декабря 2020. Дата обращения: 14 марта 2020.

arxiv.org

Pham, Vu, et al. «Dropout improves recurrent neural networks for handwriting recognition.» 2014 14th International Conference on Frontiers in Handwriting Recognition. IEEE, 2014.
Htut, Phu Mon, Kyunghyun Cho, and Samuel R. Bowman. «Grammar induction with neural language models: An unusual replication Архивная копия от 14 августа 2022 на Wayback Machine.» arXiv preprint arXiv:1808.10000 (2018).
Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina (2018-10-10). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding". arXiv:1810.04805 [cs.CL].
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1301.3781. Архивировано 16 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1310.4546. Архивировано 10 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Mocialov, Boris (August 2018). "Transfer Learning for British Sign Language Modelling". Proceedings of the Fifth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial 2018): 101—110. arXiv:2006.02144. Архивировано 5 декабря 2020. Дата обращения: 14 марта 2020.
Smith, Shaden (2022-02-04). "Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model". Computation and Language. arXiv:2201.11990. Архивировано 2 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Fan, Linxi (2022-06-17). "MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge". Machine Learning (англ.). arXiv:2206.08853. Архивировано 5 декабря 2022. Дата обращения: 10 февраля 2023.

books.google.com

Cambria, Erik. Sentic Computing: Techniques, Tools, and Applications : [англ.] / Erik Cambria, Amir Hussain. — Springer Netherlands, 2012-07-28. — ISBN 978-94-007-5069-2. Архивная копия от 15 марта 2023 на Wayback Machine
Hornstein, Norbert. Syntactic Structures after 60 Years: The Impact of the Chomskyan Revolution in Linguistics : [англ.] / Norbert Hornstein, Howard Lasnik, Pritty Patel-Grosz … [et al.]. — Walter de Gruyter GmbH & Co KG, 2018-01-09. — ISBN 978-1-5015-0692-5. Архивная копия от 16 апреля 2023 на Wayback Machine

campaign-archive.com

us13.campaign-archive.com

Import AI 313: Smarter robots via foundation models; Stanford trains a small best-in-class medical LM; Baidu builds a multilingual coding dataset (неопр.). us13.campaign-archive.com. Дата обращения: 4 января 2023. Архивировано 4 января 2023 года.
Clark. Import AI 314: Language models + text-to-speech; emergent cooperation in wargames; ICML bans LLM-written papers (неопр.). us13.campaign-archive.com (январь 2022). Дата обращения: 15 января 2023. Архивировано 15 января 2023 года.

doi.org

Ponte, Jay M.; Croft, W. Bruce (1998). A language modeling approach to information retrieval. Proceedings of the 21st ACM SIGIR Conference. Melbourne, Australia: ACM. pp. 275—281. doi:10.1145/290941.291008.
Hiemstra, Djoerd (1998). A linguistically motivated probabilistically model of information retrieval. Proceedings of the 2nd European conference on Research and Advanced Technology for Digital Libraries. LNCS, Springer. pp. 569—584. doi:10.1007/3-540-49653-X_34.
Bengio, Y. (2008). "Neural net language models". Scholarpedia. 3 (1): 3881. doi:10.4249/scholarpedia.3881. ISSN 1941-6016. Архивировано 26 октября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1301.3781. Архивировано 16 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1310.4546. Архивировано 10 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Karlgren, Jussi; Schutze, Hinrich, International Conference of the Cross-Language Evaluation Forum, Springer International Publishing, pp. 254—260, doi:10.1007/978-3-319-64206-2_8, ISBN 9783319642055

dreamfusion3d.github.io

Poole; Jain, Ajay; Barron, Jonathan T.; Mildenhall, Ben DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion (неопр.) (2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 5 декабря 2022 года.

gigaom.com

Harris. We're on the cusp of deep learning for the masses. You can thank Google later (неопр.). Gigaom (16 августа 2013). Дата обращения: 10 февраля 2023. Архивировано из оригинала 11 ноября 2020 года.

gluebenchmark.com

GLUE Benchmark (англ.). gluebenchmark.com. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 4 ноября 2020 года.

googleblog.com

ai.googleblog.com

Narang; Chowdhery, Aakanksha Pathways Language Model (PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance (англ.). ai.googleblog.com (4 апреля 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 4 апреля 2022 года.
Dai; Du, Nan More Efficient In-Context Learning with GLaM (англ.). ai.googleblog.com (9 декабря 2021). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 12 марта 2023 года.
Cheng; Thoppilan, Romal LaMDA: Towards Safe, Grounded, and High-Quality Dialog Models for Everything (англ.). ai.googleblog.com (21 января 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 25 марта 2022 года.

karpathy.github.io

Andrej Karpathy. The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks (неопр.) (21 мая 2015). Дата обращения: 10 февраля 2023. Архивировано 1 ноября 2020 года.

microsoft.com

Microsoft Research Paraphrase Corpus (амер. англ.). Microsoft Download Center. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 25 октября 2020 года.

nv-tlabs.github.io

Gao; Shen, Tianchang; Zian, Wang; Chen, Wenzheng; Yin, Kangxue GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images (неопр.). NVIDIA Toronto AI Lab. GitHub (2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 28 ноября 2022 года.

nyu-mll.github.io

The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) (неопр.). nyu-mll.github.io. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 7 декабря 2020 года.

openai.com

ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue (англ.). OpenAI (30 ноября 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 30 ноября 2022 года.

rajpurkar.github.io

The Stanford Question Answering Dataset (неопр.). rajpurkar.github.io. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 30 октября 2020 года.

researchgate.net

Kuhn, Roland, and Renato De Mori. «A cache-based natural language model for speech recognition.» IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 12.6 (1990): 570—583.

scholarpedia.org

Bengio, Y. (2008). "Neural net language models". Scholarpedia. 3 (1): 3881. doi:10.4249/scholarpedia.3881. ISSN 1941-6016. Архивировано 26 октября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)

stanford.edu

web.stanford.edu

Jurafsky, Dan. N-gram Language Models // Speech and Language Processing / Dan Jurafsky, James H. Martin. — 3rd. — 2021. Архивная копия от 22 мая 2022 на Wayback Machine

nlp.stanford.edu

Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank (неопр.). nlp.stanford.edu. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 27 октября 2020 года.

techcrunch.com

Wiggers. OpenAI releases Point-E, an AI that generates 3D models (амер. англ.). TechCrunch (20 декабря 2022). Дата обращения: 25 декабря 2022. Архивировано 25 декабря 2022 года.

trimc-nlp.blogspot.com

Craig Trim, What is Language Modeling? Архивная копия от 5 декабря 2020 на Wayback Machine, April 26th, 2013.

uiuc.edu

times.cs.uiuc.edu

Yuanhua Lv, ChengXiang Zhai. Positional Language Models for Information Retrieval (PDF). Архивировано из оригинала (PDF) 24 ноября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.

l2r.cs.uiuc.edu

Sammons, V.G.Vinod Vydiswaran, Dan Roth; Vydiswaran, V.G.; Roth, Dan Recognizing Textual Entailment (неопр.). Дата обращения: 24 февраля 2019. Архивировано из оригинала 9 августа 2017 года.

valle-demo.github.io

VALL-E (неопр.). valle-demo.github.io. Дата обращения: 6 января 2023. Архивировано 6 января 2023 года.

web.archive.org

Jurafsky, Dan. N-gram Language Models // Speech and Language Processing / Dan Jurafsky, James H. Martin. — 3rd. — 2021. Архивная копия от 22 мая 2022 на Wayback Machine
Andreas, Jacob, Andreas Vlachos, and Stephen Clark. «Semantic parsing as machine translation Архивная копия от 15 августа 2020 на Wayback Machine.» Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). 2013.
Htut, Phu Mon, Kyunghyun Cho, and Samuel R. Bowman. «Grammar induction with neural language models: An unusual replication Архивная копия от 14 августа 2022 на Wayback Machine.» arXiv preprint arXiv:1808.10000 (2018).
Craig Trim, What is Language Modeling? Архивная копия от 5 декабря 2020 на Wayback Machine, April 26th, 2013.
Andrej Karpathy. The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks (неопр.) (21 мая 2015). Дата обращения: 10 февраля 2023. Архивировано 1 ноября 2020 года.
Bengio, Y. (2008). "Neural net language models". Scholarpedia. 3 (1): 3881. doi:10.4249/scholarpedia.3881. ISSN 1941-6016. Архивировано 26 октября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)
Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1301.3781. Архивировано 16 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., Dean, J. (2013). "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality". Computation and Language. doi:10.48550/ARXIV.1310.4546. Архивировано 10 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Harris. We're on the cusp of deep learning for the masses. You can thank Google later (неопр.). Gigaom (16 августа 2013). Дата обращения: 10 февраля 2023. Архивировано из оригинала 11 ноября 2020 года.
Yuanhua Lv, ChengXiang Zhai. Positional Language Models for Information Retrieval (PDF). Архивировано из оригинала (PDF) 24 ноября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Cambria, Erik. Sentic Computing: Techniques, Tools, and Applications : [англ.] / Erik Cambria, Amir Hussain. — Springer Netherlands, 2012-07-28. — ISBN 978-94-007-5069-2. Архивная копия от 15 марта 2023 на Wayback Machine
Mocialov, Boris (August 2018). "Transfer Learning for British Sign Language Modelling". Proceedings of the Fifth Workshop on NLP for Similar Languages, Varieties and Dialects (VarDial 2018): 101—110. arXiv:2006.02144. Архивировано 5 декабря 2020. Дата обращения: 14 марта 2020.
Narang; Chowdhery, Aakanksha Pathways Language Model (PaLM): Scaling to 540 Billion Parameters for Breakthrough Performance (англ.). ai.googleblog.com (4 апреля 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 4 апреля 2022 года.
Dai; Du, Nan More Efficient In-Context Learning with GLaM (англ.). ai.googleblog.com (9 декабря 2021). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 12 марта 2023 года.
Cheng; Thoppilan, Romal LaMDA: Towards Safe, Grounded, and High-Quality Dialog Models for Everything (англ.). ai.googleblog.com (21 января 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 25 марта 2022 года.
Smith, Shaden (2022-02-04). "Using DeepSpeed and Megatron to Train Megatron-Turing NLG 530B, A Large-Scale Generative Language Model". Computation and Language. arXiv:2201.11990. Архивировано 2 февраля 2023. Дата обращения: 10 февраля 2023.
Poole; Jain, Ajay; Barron, Jonathan T.; Mildenhall, Ben DreamFusion: Text-to-3D using 2D Diffusion (неопр.) (2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 5 декабря 2022 года.
Gao; Shen, Tianchang; Zian, Wang; Chen, Wenzheng; Yin, Kangxue GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images (неопр.). NVIDIA Toronto AI Lab. GitHub (2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 28 ноября 2022 года.
Fan, Linxi (2022-06-17). "MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge". Machine Learning (англ.). arXiv:2206.08853. Архивировано 5 декабря 2022. Дата обращения: 10 февраля 2023.
ChatGPT: Optimizing Language Models for Dialogue (англ.). OpenAI (30 ноября 2022). Дата обращения: 5 декабря 2022. Архивировано 30 ноября 2022 года.
Wiggers. OpenAI releases Point-E, an AI that generates 3D models (амер. англ.). TechCrunch (20 декабря 2022). Дата обращения: 25 декабря 2022. Архивировано 25 декабря 2022 года.
Import AI 313: Smarter robots via foundation models; Stanford trains a small best-in-class medical LM; Baidu builds a multilingual coding dataset (неопр.). us13.campaign-archive.com. Дата обращения: 4 января 2023. Архивировано 4 января 2023 года.
VALL-E (неопр.). valle-demo.github.io. Дата обращения: 6 января 2023. Архивировано 6 января 2023 года.
Clark. Import AI 314: Language models + text-to-speech; emergent cooperation in wargames; ICML bans LLM-written papers (неопр.). us13.campaign-archive.com (январь 2022). Дата обращения: 15 января 2023. Архивировано 15 января 2023 года.
The Corpus of Linguistic Acceptability (CoLA) (неопр.). nyu-mll.github.io. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 7 декабря 2020 года.
GLUE Benchmark (англ.). gluebenchmark.com. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 4 ноября 2020 года.
Microsoft Research Paraphrase Corpus (амер. англ.). Microsoft Download Center. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 25 октября 2020 года.
Sammons, V.G.Vinod Vydiswaran, Dan Roth; Vydiswaran, V.G.; Roth, Dan Recognizing Textual Entailment (неопр.). Дата обращения: 24 февраля 2019. Архивировано из оригинала 9 августа 2017 года.
The Stanford Question Answering Dataset (неопр.). rajpurkar.github.io. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 30 октября 2020 года.
Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank (неопр.). nlp.stanford.edu. Дата обращения: 25 февраля 2019. Архивировано 27 октября 2020 года.
Hornstein, Norbert. Syntactic Structures after 60 Years: The Impact of the Chomskyan Revolution in Linguistics : [англ.] / Norbert Hornstein, Howard Lasnik, Pritty Patel-Grosz … [et al.]. — Walter de Gruyter GmbH & Co KG, 2018-01-09. — ISBN 978-1-5015-0692-5. Архивная копия от 16 апреля 2023 на Wayback Machine

worldcat.org

Bengio, Y. (2008). "Neural net language models". Scholarpedia. 3 (1): 3881. doi:10.4249/scholarpedia.3881. ISSN 1941-6016. Архивировано 26 октября 2020. Дата обращения: 10 февраля 2023.{{cite journal}}: Википедия:Обслуживание CS1 (не помеченный открытым DOI) (ссылка)