深度分析
CYKNN:將 CYK 演算法直接編碼於神經網路的創新架構
研究以CYK演算法為例,直接將其運算流程注入神經網路,提出CYKNN架構,透過可訓練的矩陣向量乘法實現語法分析。實驗顯示在簡易文法測試中,該模型優於20億參數以上的大型語言模型與經LoRA微調的較小模型。此舉為神經符號結合開啟新方向,預計將影響語法分析與程式語言編譯的研發路線。
深度分析
研究以CYK演算法為例,直接將其運算流程注入神經網路,提出CYKNN架構,透過可訓練的矩陣向量乘法實現語法分析。實驗顯示在簡易文法測試中,該模型優於20億參數以上的大型語言模型與經LoRA微調的較小模型。此舉為神經符號結合開啟新方向,預計將影響語法分析與程式語言編譯的研發路線。
Transformers
BeatAI為面向學生與工程師的開源教學專案,從神經網路基礎到大型轉換器模型的工程實作皆有涵蓋。專案以實作文章與範例示範如何構建本地瀏覽型LLMagent、解析資料科學agent與現代prompt工程,旨在讓讀者理解並動手實作下一token預測的技術脈絡。