这是一篇还在双盲审的论文，不过看了之后感觉作者真的是很有创新能力，ELECTRA可以看作是开辟了一条新的预训练的道路，模型不但提高了计算效率，加快模型的收敛速度，而且在参数很小也表现的非常好。论文：ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS Efficiently Learning a
大家好，下面介绍的是我当时上编译原理所做的实验，主要内容就是根据已有的文法，构造文法的first集和follow集，然后再根据构造好的first集和follow集构造预测分析表，最后，设置一个栈，然后利用栈和预测分析表来对输入串进行分析，判断输入串是否是该文法的一个合适的语法范畴。用的是最基本的C语言写的，如有不足，欢迎大家批评指正！一、实验目的通过预测分析算法的设计与实现，加深对自上而下语法分析
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：
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2024-03-13 11:24:26
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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
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2024-04-26 16:25:00
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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。
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2024-05-29 23:07:20
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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
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2024-06-24 00:41:22
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1 chatGPT 简介ChatGPT，一个由OpenAI训练的大型语言模型。被设计为能够理解和回答各种自然语言的问题，包括常见的知识性问题、技术问题、常见的语言问题以及其他各种主题。chatGPT使用了大规模的神经网络，从海量的文本语料库中学习语言知识和模式。能够自动完成文本生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、问答系统和对话生成等任务。chatGPT不断学习新知识，以便更好地服务用户。可以在各种
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2024-07-30 21:17:26
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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
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2024-05-13 13:21:35
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作者：曾祥极编辑：Hao WangzenRRan有添加ACL 2019 将于 7 月 28 日至 8 月 2 日在意大利佛罗伦萨举办。机器之心技术分析师曾祥极挑选了 ACL 2019 收录的与语言模型相关的三篇文章，分别从可变长度 Transformer、BERT 表征学习的深层次解析以及多语言迁移学习 BERT 三方面来介绍预训练语言模型的最新进展。公布没多久的论文地址：https://www.
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2024-08-24 09:12:01
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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
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2024-06-21 13:25:53
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语言模型可以说是NLP中最基本的任务，无论是词向量，预训练模型，文本生成等任务中都带有语言模型的影子。语言模型本质上是对一个自然世界中存在的句子建模，描述一个句子发生的概率，因此语言模型也是一个自回归的任务。语言模型是一个上下文强依赖的任务，不仅需要捕获长距离的信息，还需要学到词之间的位置关系，从目前的技术来看，RNN系的模型在语言模型任务上的表现要优于transformer，主要原因还是因为Tr
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2024-03-21 19:33:28
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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？
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2024-04-23 16:38:07
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语言理解的四个粒度，字段理解、词的理解、句子的理解、篇章的理解 词向量，词的粒度 token类别还是整个句子的类别 词向量是静止的 预训练语言模型 底层特征可以复用 NLP技术发展 基于双向LSTM ELMO第一个预训练语言模型 横向左右双向建模得到上下文信息，纵向得到不同程度的特征信息 不直接参与模型训练，只是作为特征参与下游任务 解决了一词多义的问题 问题 GPT 更强的文本特征提取能力 直
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2024-04-23 15:27:42
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目录1 前言2 GPT模型解码3 InstructGPT4 基于RWKV微调模型4.1 RWKV简介4.2 增量预训练4.3 SFT微调4.4 RM和PPO5 测试6 总结1 前言近来，人工智能异常火热，ChatGPT的出现极大的推动了自然语言处理的发展，在推出仅两个月后，月活跃用户已达1亿，成为历史上增长最快的消费应用。OpenAI一直在研究生成式模型，在2018年6月发布了GPT，在2020年
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2024-06-09 10:12:45
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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
自然语言处理使用Transformer构建语言模型什么是语言模型：以一个符合语言规律的序列作为输入，模型将利用序列间关系等特征，输出一个在所有词汇上的概率分布，这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章，对应的源文本和目标文本形如：
src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"
src2 = "can do it", tgt2 = "do it <
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2024-05-02 16:02:16
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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
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2024-05-13 10:41:14
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独家：Havok 发布新的 AI 中间件March 23rd, 2009 Alex J. Champandard2009-3-23，赖勇浩（）译 在20日（上周五）的时候，Havok 邀请 AiGameDeve.com 去他们在旧金山的总部参观他们他们新的 AI 中间件组件。首席工程师 Dave Gargan 和软件工程师 Chris Elion 给我演示了他们花了超过一年半时间做出来的
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2024-05-21 17:25:08
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目录1 摘要 2 基础prompt方法1.1 Zero-shot1.2 Few-shot3 Instruct Prompt4 一些高级的Prompt 用法4.1 Self-Consistent Sampling温度（Temperature）Top_K4.2 Chain of Thought4.3 Tree of Thought5 自动prompt 设计6
A Survey of Large Language Models前言6 UTILIZATION6.1 In-Context Learning6.1.1 提示公式6.1.2 演示设计6.1.3 底层机制6.2 Chain-of-Thought Prompting6.2.1 CoT的上下文学习6.2.2 关于CoT的进一步讨论6.3 Planning for Complex Task Solvin
