一个句子在语料库中出现的概率，该如何计算？句子由单词构成，把句子表示成单词列表，则一个句子在一个语料库出现的概率为： 而利用极大似然估计可以计算每个后验概率： 随着句子长度的增大，语料库极有可能统计不到长句子的频次，导致=0 马尔科夫链：给定时间线上一串事件顺序发生，每个事件发生概率只取决于前一个事件。(bigram) 模型：&nb
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2024-04-06 21:41:36
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作者：Fareise预训练语言模型是NLP中的核心之一，在pretrain-finetune这一阶段的NLP发展中发挥着举足轻重的作用。预训练语言模型的无监督训练属性，使其非常容易获取海量训练样本，并且训练好的语言模型包含很多语义语法知识，对于下游任务的效果会有非常明显的提升。本文首先介绍预训练语言模型的里程碑方法，然后进一步介绍学术界针对预训练语言模型中的问题提出的各种改进和创新，包括14个经典
文章目录Language Model IntroductionLM 的目标Chain Rule for Language ModelMarkov AssumptionLM计算实例（based 1st order）Language ModelLanguage Model: UnigramLanguage Model: BigramLanguage Model: N-gram估计语言模型的概率Uni
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2024-06-14 22:36:01
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LLM Pre-training Guide（Bloom-175B）近年来，训练越来越大的语言模型已成为常态（悟道 2.0 模型参数量已经到达 1.75T ，为 GPT-3 的 10 倍）。但如何训练大型语言模型的信息却很少查到 。通过查找，这里整理了简单的训练指南以 BLOOM-175B 的训练为例1. 概况1.1 硬件设施这里为 BLOOM 的训练使用的硬件设施，可以参考GPUs: 384 张
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2024-06-17 19:03:36
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起初，我和大部分人一样，使用的是像Google这样的大公司提供的Pre-training Language Model。用起来也确实方便，随便接个下游任务，都比自己使用Embedding lookup带来的模型效果要好。但是时间用长了，就会产生依赖。依赖只是一方面，还有一个更大的问题，是我们需要思考的，他们提供的Pre-training LM确实很好吗？适合我们使用吗？一方面，它的大小适合使用吗？
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2024-05-02 22:56:11
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本系列文章是笔者以邱锡鹏老师《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》为主要参考材料所做的关于“预训练语言模型综述”的记录，所涉及之素材也包括其他相关综述与未被纳入此综述的工作，分享出来与大家交流讨论。此篇为系列第三篇，记录预训练语言模型的实际使用。第一、二篇跳转可阅：预训练语言模型综述（一）—— 预训练语言模型及其
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2024-05-13 11:34:15
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目录概述ELMo预训练语言模型原理使用模型结构模型效果总结概述能够包含丰富的句法和语义信息能够对多义词进行建模。而传统的词向量（例如word2vec）是上下文无关的。例如下面"apple"的例子，这两个"apple"根据上下文意思是不同的，但是在word2vec中，只有apple一个词向量，无法对一词多义进行建模。所以他们利用语言模型来获得一个上下文相关的预训练表示，称为ELMo，并在6个NLP任
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2024-05-17 13:09:08
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# Python训练语言模型入门指南
语言模型在自然语言处理（NLP）中扮演着重要的角色，它们用于理解和生成文本。在这篇文章中，我们将探讨如何使用 Python 训练一个简单的语言模型，并且提供代码示例以便你更好地理解整个过程。
## 什么是语言模型？
语言模型是一种概率模型，它用于预测句子中下一个词的概率。简单来说，给定一个词序列，模型会根据已经给定的词来预测下一个可能出现的词。**现代语
原创
2024-10-21 05:59:33
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## Python 训练语言模型
### 1. 引言
语言模型是自然语言处理（NLP）中的一个重要概念，它可以用来预测一句话或一段文本的下一个词或下一个字符。在机器翻译、语音识别、文本生成等任务中，语言模型都扮演着重要角色。Python提供了许多工具和库，可以帮助我们训练和使用语言模型。本文将介绍如何使用Python训练语言模型，并给出相关的代码示例。
### 2. 语言模型介绍
语言模型
原创
2023-09-06 09:49:20
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Transformer模型技术长文可高效处理长文本的模型Longformer、和堪称“升级版”Transformer的BigBird模型，到底有什么区别？ Transformer的其他各种变体（X-former）到底都长什么样、又有哪些新应用？由于Transformer模型的发展速度日新月异，一天一个样，哪怕是隔段时间回来研究，模型可能也已经多了不少。Transf
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2024-08-27 16:05:21
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作者 | 周俊贤 相信做中文NLP的同学和朋友们，对哈工大和科大讯飞的发布的一系列中文预训练模型并不陌生，github项目地址为https://github.com/ymcui/。它们根据各个预训练原论文的基础上，基于中文语料，发布了诸如BERT、RoBERTa、ELECTRA、XLNet等模型，极大推动了中文NLP的发展。不同的预训练模型用了不同的tricks，但由
简介RNN（recurrent neural network ）循环（递归）神经网络主要用来处理序列数据。因为传统的神经网络从输入－隐含层－输出是全连接的，层中的神经元是没有连接的，所以对于输入数据本身具有时序性（例如输入的文本数据，每个单词之间有一定联系）的处理表现并不理想。而RNN每一个输出与前面的输出建立起关联，这样就能够很好的处理序列化的数据。 单纯循环神经网络也面临一些问题，如无法处理随
文章目录摘要引言用户界面和功能重要信息流子图细粒度重要性单独的注意力头单独的FFN神经元词汇投影解释表示解释模型组件附加控件模型：预期使用案例系统设计和组件前端后端配置和部署计算UI之外添加您自己的模型相关工作结论 摘要我们提出了LM透明度工具（LM-TT），这是一个开源的交互式工具包，用于分析基于Transformer的语言模型的内部运作。与先前专注于决策过程中孤立部分的现有工具不同，我们的框
目录收集或制造数据集下载并解压安装python依赖编写训练脚本执行训练脚本开始训练编写推理脚本启动推理脚本测试注意我们之前讲过了如何部署一个别人已经训练好的AI模型、也学会了如何微调一个AI模型，也讲了预训练模型和微调模型的区别，那本文就聊聊如何从零训练一个语言模型吧！收集或制造数据集在机器学习中，数据集的收集是非常重要的一步，质量高或者相关性高的数据集对模型的训练有非常大的帮助。如下两份数据集可
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2024-06-05 11:45:22
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简介 像OpenAI的GPT-4和谷歌的PaLM这样的大型语言模型已经席卷了人工智能世界。然而，大多数公司目前还没有能力训练这些模型，完全依赖于少数几个大型科技公司提供技术。在Replit，我们大力投资建设训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在这篇博客文章中，我们将概述如何从原始数据到部署在面向用户的生产环境中训练LLM。我们将讨论沿途遇到的工程挑战，以及我们如何利用我们认为构成现代L
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2024-07-26 16:25:32
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ELMO全称为 embedding from language model，顾名思义从语言模型中获取词向量。之前的词向量方法的两个问题： 1.复杂的词特性，语法(pos任务)和语义(消歧)。 2.多义，不同上下文语境中词的语义不同。ELMO方法:使用大语料训练一个预训练语言模型；语言模型作为一个函数，不同句子输入时，输出不同的词向量表示，可以解决
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2024-03-01 15:24:46
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预训练模型并不是自然语言处理领域的“首创”技术。在计算机视觉领域，通常会使用ImageNet进行一次预训练，让模型从海量图像中充分学习如何从图像中提取特征。然后，会根据具体的任务目标，使用相应的领域数据精调，使模型进一步“靠近”目标任务的应用场景，起到领域适配和任务适配的作用。预训练语言模型广义上，泛指提前经过大规模数据训练的语言模型，包括早期的以Word2vec、Glove为代表的静态词向量模型
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2024-05-06 11:04:03
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预训练语言模型（PLMs）内容来自AACL 2022 Tutorial：https://d223302.github.io/AACL2022-Pretrain-Language-Model-Tutorial/https://d223302.github.io/AACL2022-Pretrain-Language-Model-Tutorial/lecture_material/AACL_2022_t
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2024-05-13 14:59:58
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简介大型语言模型，如OpenAI的GPT-4或Google的PaLM，已经席卷了人工智能领域。然而，大多数公司目前没有能力训练这些模型，并且完全依赖于只有少数几家大型科技公司提供技术支持。在Replit，我们投入了大量资源来建立从头开始训练自己的大型语言模型所需的基础设施。在本文中，我们将概述我们如何训练LLM（Large Language Models），从原始数据到部署到用户面向生产环境。我们
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2024-03-05 22:39:45
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目录概述预训练语言模型BertBERT模型总体结构ELMo、GPT、Bert的模型架构的区别BERT模型输入BERT模型预训练任务Masked LMNext Sentence PredictionFine-tunning总结概述BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是论文BERT: Pre-training o
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2024-07-04 10:04:58
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