1.什么是语言模型？大家或多或少都听过 ChatGPT 是一个 LLMs，那 LLMs 是什么？LLMs 全称是 Large Language Models，中文是大语言模型。那么什么是语言模型？语言模型简单说来，就是对人类的语言建立数学模型，注意，这里的关键是数学模型，语言模型是一个由数学公式构建的模型，并不是什么逻辑框架。这个认知非常重要。最早提出语言模型的概念的是贾里尼克博士。他是世界著名的
访问控制模型项目中需要加入访问控制，对访问控制模型做了一些调研, 本文主要是介绍一些常用的访问控制模型。基本要素访问控制模型包括三个要素，即：主体（Subject) 指主动对其它实体施加动作的实体客体(Object) 是被动接受其他实体访问的实体控制策略(Policy)为主体对客体的操作行为和约束条件安全策略主体、客体，控制策略三者需要满足的基本安全策略：最小特权原则：给主体分配权限时要遵循权限最
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)近年来受到了广泛关注。作为一种基于深度学习的自然语言处理(NLP)技术,大语言模型能够通过训练海量文本数据,捕捉语言的复杂模式和语义关联,从而实现对自然语言的理解和生成。传统的NLP系统通常采用基于规则或统计方法,需要手工设计特征和构建复杂的流程。而大语言模型则是
文章目录1. NLP发展重要时间线时间线2. NLP以BERT发展的延伸3. NLP领域顶会 1. NLP发展重要时间线聊聊NLP那些大事儿，预训练大模型大势所趋。时间线
Transformer, 2017.6ELMo，2018.3
OpenAI GPT-1， 2018.6BERT，Google， 2018.10OpenAI GPT-2，15亿参数，2019.1Transformer XL，20
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。出现幻觉的原因有几个方面：1、数据训练偏差LLM通常是通过大量的文本数据训练得来的。如果这些数据存在偏差，比如特定类型的文本过多或过少，模型在生成回应时可能
1. 引言在介绍论文之前，我将先简单介绍一些相关背景知识。首先是语言模型（Language Model），语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。具体来说，语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P，表示这段文本存在的可能性。在实践中，如果文本的长度较长，P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难。因此，研究者们提出使用一个简化模型：
cv中常常会提到上游任务和下游任务，下面本作者结合资料和自己的理解对这两个概念进行总结。上游任务：上游任务就是一种网络框架或网络结构，这种网络是用大量的数据训练出来的模型，我们一般称之为预训练模型(也可称之为模型，预训练模型是一个相对概念，因为上游训练的模型供下游使用，因此对下游来说，上游的模型就是预训练的模型。)，常见的预训练模型包括CNN、Transformer等，这类神经网络我们又可以叫ba
物流行业是指在供应链中，为实现货物从生产者到消费者的流通过程中所有环节的组织、规划、实施和控制等活动。而在物流行业中，常常被提及的上下游就是指物流服务的提供者和接受者 上游是指物流服务的提供者，主要包括生产厂家、供应商、制造商等。这些企业通常会根据市场需求进行生产和制造，并将产品或货物出售给下游企业或零售商。因此，上游企业的生产和供应能力，往往会影响到物流行业的发展和运作 下游则是指物流服务的接受
计算语言学中有五个任务：linguistic problem, linguisticformalization, Computational formalism, Programming, Evaluation of how goodcomputers do 。计算语言学是从语言学的角度出发，是语言学的一个分支，该学科的目的就是提出一种可被计算机处理的语言理论，框架，模型。
1. Abstract自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上，通过监督学习来完成。我们证明，语言模型在没有任何显式监督的情况下，可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务，GPT-2在没有使用CoQA数据集微调的情况下，其性能仍然匹配或超过4个基线模型中的3个。语言模型的容量对于zero-shot任务
1. 发展历程语言建模的研究始于20世纪90年代，最初采用了统计学习方法，通过前面的词汇来预测下一个词汇。然而，这种方法在理解复杂语言规则方面存在一定局限性。随后，研究人员不断尝试改进，其中在2003年，深度学习先驱Bengio在他的经典论文《A Neural Probabilistic Language Model》中，首次将深度学习的思想融入到语言模型中，使用了更强大的神经网络模型，这相当于为
序言Bert 是一种基于微调的多层双向 Transformer 编码，Bert中的Transformer 编码器 和 Transformer 本身的编码器结构相似，但有以下两点的不同: （1）与Transformer本身的Encoder端相比，BERT的Transformer Encoder端输入的向量表示，多了Segment Embeddings。 （2）模型输入中的 Position Embe
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2023-08-18 15:29:51
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BERT四大下游任务1. 句子对分类任务MNLI：大规模分类任务，目标是预测第二个句子相对于第一个句子是包含，矛盾还是中立。 QQP：二分类任务，预测Quora在两个语义问题上是否等效。 STS-B：语义文本相似性基准，从新闻头条或者其他来源提取句子对的集合。然后按分值标注，表示两个句子在语义上多相似。 MRPC：自动从在线新闻源中提取句子对组成，并带有人工标注，以说明句子对中的句子在语义上是否等
1. 语言模型2. Attention Is All You Need（Transformer）算法原理解析3. ELMo算法原理解析4. OpenAI GPT算法原理解析5. BERT算法原理解析6. 从Encoder-Decoder(Seq2Seq)理解Attention的本质1. 前言在机器学习领域，语言识别和图像识别都不太需要预处理就能喂给计算机，语音识别的输入数据可以是音频频谱序列向量所
一些NLP术语pre-training（预训练）fine-tuning（微调）下游任务Few-shot Learning（少样本学习）Prompt？（自然语言提示信息）二级标题三级标题 pre-training（预训练）为一个任务来训练模型，将效果不错的模型参数保存下来，以后想要执行相似任务的时候直接拿过来用，并且能够获得较好的结果。这个过程就是pre-training。fine-tuning（
语言模型的评价-PPL迷惑度-从语言模型说起一语言模型1.1语言模型概念： 1 计算一个句子的概率模型 2 也就是能够判断一个句子是否是人类语言，输出其概率。 1.2推导 1.3它的概率表示为： 1.4存在两个缺陷：1、參数空间过大：条件概率P(wn|w1,w2,..,wn-1)的可能性太多，无法估算，不可能有用；
通俗的解释为，w1到wn
说明：自己在看代码的时候，计算Perplexity的时候，都是通过交叉熵损失函数求指数得来的，一直很困惑，交叉熵不是用来衡量两个分布的差异程度，而Perplexity是计算一句话的概率，感觉两者相差很大，直到看到博主写的这篇博客，才恍然大悟，非常感谢博主。总结：本质上perplexity 就是交叉熵的指数形式语言模型评估1.如何评估语言模型 Perplexity 一个语言模型表现更好好就是说它在测
首先是语言模型和序列生成。什么是语言模型呢？ 当你听到一句话的时候，例如
很明显第二个的可能性更高，如果系统能识别为第二句话就说明这是一个好的语音识别系统。语言模型就是计算两句话各自的概率。它由两部分组成：语音识别系统以及机器翻译系统。语言模型就是输入一个序列，计算这个序列中每个单词出现的概率。 如何得到一个语言模型呢？
这几天看CV论文和视频，经常提及什么上游任务、下游任务。简单来说下游任务是具体部署，上游任务是训练一个用于特征提取的预训练模型，比如这几年很火的CLIP[1]，GPT[2]。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
大模型（Big Model）是指在机器学习和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。随着数据量的不断增加和模型的复杂度提
