目录一、数据集二、知识点学习 （一）语言模型1、基本概念2、评价指标—困惑度3、评价指标—BLEU算法4、评价指标—ROUGE算法（二）文本生成1、基于语言模型的文本生成2、基于深度学习的文本生成（三）GRU三、实验（一）代码实现1、main.py2、feature_extraction.py（二）结果展示与分析一、数据集原始数据集：https://github.com/FudanNLP
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2024-07-19 21:28:10
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本文发表于 2020 年 6 月 8 日，虽然时间较久远，但现在看起来仍然是非常有价值的一篇文章。在这个全民 LLM 的狂欢里，想测测你拿到的预算够训一个多大的模型吗？本文会给你一个答案，至少给你一个计算公式。在自然语言处理领域，有时候我们恍惚觉得大家是为了搏头条而在模型尺寸上不断进行军备竞赛。 1750 亿参数 无疑是一个很抓眼球数字！为什么不考虑高效地去训一个小一点的模型？其实，这是因为深度学
摘要统计语言建模的目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。由于 the curse of dimensionality，这本质上是困难的：模型测试的单词序列可能与训练集中的单词序列不同。一种基于n-gram的传统的但非常成功的方法是，通过连接训练集中看到的非常短的重叠序列来获得泛化。我们建议通过学习词的分布式表示来对抗维数灾难，模型通过训练语句对指数级语义相关的句子进行建模，该模型同时学习每个单词
1、百度文心一言，支持多种语言任务，包括文本生成、文本分类、机器翻译等2、阿里通义千问，具备自然语言生成、理解和推理能力，支持多轮对话和连续对话3、腾讯混元大语言模型，适用于游戏、金融、教育等多个行业场景4、华为盘古大语言模型，适用于图像、文本、语音等多种类型的数据处理任务5、复旦MOSS模型，相关代码、数据、模型参数已在GitHub和Hugging Face等平台开放
原创
2023-12-25 10:38:19
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语言模型一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为T的词的序列w1,w2,…,wT，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率：P(w1,w2,…,wT).本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是n元语法（n-gram）。在后续内容中，我们将会介绍基于神经网络的语言模型。语言模型假设序列w1,w2,…,wT中的每个词是依次生成的，我们有P(w1,w2,…,wT)=∏t=
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2024-08-20 21:59:13
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由马斯克领衔的大型模型企业 xAI 正式公布了一项重要动作：开源了一个拥有 3140 亿参数的混合专家模型（MoE）「Grok-1」，连同其模型权重和网络架构一并公开。此举将 Grok-1 树立为目前最大参数量的开源大语言模型。在这个关键时刻，马斯克自然不放过机会，对 OpenAI 进行了一番讽刺，他表示：“我们很想探索 OpenAI 中‘开放’的那一部分”
原创
2024-04-10 10:35:36
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这里写目录标题1 TF-IDF 文本挖掘预处理2 word2vecword2vec对比模型1、NNLM2、RNNLM1、Skip-gram模型2、CBOW模型Word2vec关键技术，优化训练速度模型复杂度和评价方法3 HMM和CRF模型1、模型概述(三大要素)2、三大假设3、三大问题4 RNNseq2seq5 RNN变换传统RNNLSTM6 注意力机制和自注意力机制(NLP应用)注意力计算规则
现在自然语言处理的研究绝对是一个非常火热的方向，主要是被当前的互联网发展所带动起来的。在互联网上充斥着大量的信息，主要是文字方面的信息，对这些信息的处理离不开自然语言处理的技术。那么究竟什么是自然语言以及自然语言处理呢？自然语言处理的基本任务自然语言（Natural Language）其实就是人类语言，自然语言处理（NLP）就是对人类语言的处理，当然主要是利用计算机。自然语言处理是关于计算机科学和
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2024-05-19 07:07:39
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Transformer是谷歌大脑在2017年底发表的论文attention is all you need中所提出的seq2seq模型。现在已经取得了大范围的应用和扩展，而BERT就是从Transformer中衍生出来的预训练语言模型这篇文章分为以下几个部分Transformer直观认识Positional EncodingSelf Attention Mechanism残差连接和Layer No
一、关于大语言模型 LLM 对于无数的应用程序非常有用，如果我们自己从头开始构建一个，那我们可以了解底层的ML技术，并可以根据特定需求定制LLM，但是对资源的需求巨大。大型语言模型是一种 ML 模型，可以执行各种自然语言处理任务，比如创建内容或者将文本从一种语言翻译为另一种语言。 “大”一词描述了语言模型
视学算法报道 编辑：好困【导读】这个模型只用了64个例子，就在自然问题上达到了42%的准确率，并且超过了5400亿参数的PaLM。最近，Meta推出了一个全新的检索增强的语言模型——Atlas。和那些动辄上千亿参数的前辈们不同，Atlas只有110亿的参数。不过值得注意的是，Atlas虽然只有PaLM的1/50，但它只用了64个例子就在NaturalQuesti
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2024-10-10 08:12:05
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语言模型什么是语言模型？ 对于语言序列(w1,w2,…,wn),语言模型就是计算该序列的概率，即P(w1,w2,…,wn) 通俗的来说，就是随便由n个词组成的一句话s,可以通过语言模型来判断这句话是不是“人话”. 这句话“越像人话”，那么语言模型就会给该句子一个偏大的概率，“越不像人话”则语言模型就会给
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2024-02-13 11:11:40
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一、课程介绍斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程，由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课：https://class.coursera.org/nlp/以下是本课程的学习笔记，以课程PPT/PDF为主，其他参考资料为辅，融入个人拓展、注解，抛砖引玉，欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学习。课件汇总下载地址：斯坦福大学自然语
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2024-05-24 22:31:56
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预训练模型一预训练模型背景知识1. ELMo1.1 预训练1.2 下游任务2. Open AI GPT2.1 预训练2.2 下游任务3. Bert3.1 模型架构3.2 输入表示3.3 预训练任务3.4 预训练过程3.5 微调过程3.6 消融学习（Ablation Studies）模型对比 上一篇文章介绍了跨语言预训练模型，其实预训练模型还有很多，由于平时用的比较多，而各种模型又容易搞混，所以
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2024-06-09 19:15:11
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模型名 参数量 模型大小(Pytorch) 训练数据 token长度 网络结构 训练硬件 训练时长 发布时间
原创
2023-04-26 10:42:48
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Image Segmentation定义编码器-解码器网络结构FCNU-NetSegNetRefineNetPSPNetDeepLabDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+FastFCN性能测试损失函数Focal LossDice Loss 定义图像分割将图像中的每个像素都与一个对象类型相关联。图像分割主要有两种类型：语义分割和实例分割。在语义分割中，所有相同
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2024-03-11 17:18:47
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以PLSA和LDA为代表的文本语言模型是当今统计自然语言处理研究的热点问题。这类语言模型一般都是对文本的生成过程提出自己的概率图模型，然后利用观察到的语料数据对模型参数做估计。有了语言模型和相应的模型参数，我们可以有很多重要的应用，比如文本特征降维、文本主题分析等等。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。 1、最大似然估计MLE 首先回
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2024-07-08 10:20:13
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参考： https://blog.csdn.net/weixin_43379058/article/details/108433197 tensorflow model = CPASSRnet(sess, args) num_params = 0 for variable in tf.trainab ...
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2021-04-23 18:38:00
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源 | 新智元大家好，这里是 NewBeeNLP。万万没想到，现在大语言模型们也要像王者荣耀/LoL/Dota这些游戏里的玩家一样打排位赛了！据说，那些闭源模型们很快也会被拉出来溜溜。最近，来自LMSYS Org（UC伯克利主导）的研究人员又搞了个大新闻——大语言模型版排位赛！顾名思义，「LLM排位赛」就是让一群大语言模型随机进行battle，并根据它们的Elo得分进行排名。然
pytorch神经网络训练参数设置pytorch作为现在特别热的深度学习框架，很多小伙伴想入门pytorch框架，训练过程中，训练参数设置尤为重要，下文主要介绍pytorch模型保存及学习率调整。keras相关参数截取我这里先截取一段keras训练参数，供熟练keras框架的学习者参考，便于与pytorch做比对。logging = TensorBoard(log_dir="logs")
red
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2023-08-08 10:18:18
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