1. 引言1.1 大型语言模型的发展背景与现状发展背景数据量的爆炸增长：互联网的普及和数字化进程加速了信息的产生与积累，为训练大规模语言模型提供了丰富的原材料。大数据时代的到来，使得模型可以学习到更多样、更复杂的真实世界语言数据。计算能力的飞跃：GPU、TPU等高性能计算硬件的发展，以及云计算的普及，大幅提升了处理大规模数据和复杂模型训练的速度与效率，使得训练数十亿乃至数千亿参数的模型成为可能。深
引子：语言模型简介所谓语言模型（Language Model，LM），即给定一句话的前k个词，我们希望语言模型可以预测第k+1个词是什么，即给出一个第k+1个词可能出现的概率的分布p(xk+1|x1x2...xk)。衡量一个语言模型的好坏，最好的方法就是将其应用到具体的问题当中，比如机器翻译、speech recognition、spelling corrector等。然后看这个语言模型在这些任务
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2024-05-02 12:56:29
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详解词向量 Word2vec 模型1. Word2vec是啥? 在聊 Word2vec 之前，先聊聊 NLP (自然语言处理)。在NLP里面，最细粒度的是 词语，词语 组成句子，句子再组成段落、篇章、文档。所以处理 NLP 的问题，首先就要拿词语开刀。举个简单例子，判断一个词的词性，是动词还是名词。用机器学习的思路，我们有一系列样本(x,y)，这里 x 是词语，y 是它们的词性，我们要构建 f(x
前言第一次听UML的时候不知道这到底是什么，觉得就跟C++，JAVA这种设计语言类似，后来以为是一个画图软件，直到看了视频才明白-----都不是。正文UML（Unified Modeling Language）它是一种可视化的面向对象语言，描述了一个系统的静态结构和动态行为，用图形方式表现典型的面向对象系统的整个结构，从不同的角度为系统建模，并形成系统的不同视图。 （官方解释：UML是统一建模
人工智能基础总目录 词向量模型一 One hot编码缺点PCA/SVD后的问题二 Word2vec1.1 目标函数2.1 主流计算方法1 Skip gram2 CBOW2.2 计算方面的优化方法1 Tree softmax2 Negative Sampling （NEG）三 Glove 模型四 句子向量 Word embedding 是自然语言处理中的重要环节，它是一种文本表示方法，并不具体指某
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2024-05-03 14:49:17
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在前面几讲中笔者对 word2vec 词向量进行了相对详细的介绍，并在上一讲给出了 skip-gram 模型的训练示例。除了 word2vec 之外，常用的通过训练神经网络的方法得到词向量的方法还包括 Glove（Global Vectors for Word Representation）词向量、fasttext 词向量等等。本节笔者将对 Glo
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2024-01-02 12:16:10
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一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Learning 的一些算法时；（2
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2023-07-04 15:50:21
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微调大语言模型-ChatGLM-Tuning大语言模型-微调chatglm6b大语言模型-中文chatGLM-LLAMA微调大语言模型-alpaca-lora本地知识库大语言模型2-document ai解读大语言模型-DocumentSearch解读大语言模型-中文Langchain大语言模型的学习，首先来看简单有效的document.aidocument.aihttps://github.co
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2024-05-27 17:07:54
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在读本文前默认读者已经懂得了词向量的基本常识。GloVe瞄准的是word2vec的缺点，我们知道word2vec进行训练词向量时只考虑了窗口内的单词，对于窗口外的词则没有考虑到，GloVe通过构建共现矩阵的方式使得训练词向量时考虑了全局信息，同时GloVe的训练没有采用神经网络，而是计算共现矩阵，使得训练的速度更快，适合大规模语料。GloVe模型分两步：1.构建共现矩阵；2.构建损失函数并训练直接
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2023-11-09 14:47:13
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神经网络怎么把一个词转换成一个向量
原创
2022-08-26 13:56:31
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本文梳理了面向知识图谱的图嵌入学习算法的不同设计思想，并对相应方法进行了总结。然后按照设计思路，信息利用程度的不同将图嵌入学习方法分成如下5种类别：基于转移思想的图嵌入算法，基于矩阵/张量分解的图嵌入算法，基于传统深度学习的图嵌入算法，基于图神经网络的图嵌入算法以及融入额外信息的图嵌入算法。其中前3种算法从距离度量，语义相似度和特征抽取3个角度分别考察三元组的评估策略。前3类方法的学习对象都是单个
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2024-07-16 14:00:19
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AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的
本篇开始进行向量代数和空间解析几何的内容的总结。一、定义向量：既有大小又有方向的量称为向量，又叫矢量。 向量由大小（长度）和方向唯一确定的，与起点和位置无关，这样的向量称为自由向量。向量相等：向量相等有两个条件，大小（长度）相等，方向相同。向量的模向量的夹角二、向量的线性运算向量加法 ①平行四边形法则 如图，两个向量相加，做两个向量的平行向量组成平行四边形，即可得到结果向量②三角形法则从向量OA起
Word2vec 是一种计算效率特别高的预测模型，用于学习原始文本中的字词嵌入。 它分为两种类型：连续词袋模型 (CBOW) 和 Skip-Gram 模型。 从算法上看，这些模型比较相似，只是 CBOW 从源上下文字词（“the cat sits on the”）中预测目标字词（例如“mat”）， 而 skip-gram 则逆向而行，从目标字词中预测源上下文字词。这种调换似乎是一种随意
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2023-09-28 22:43:00
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词向量的表示可以分成两个大类1：基于统计方法例如共现矩阵、奇异值分解SVD；2：基于语言模型例如神经网络语言模型(NNLM)、word2vector(CBOW、skip-gram)、GloVe、ELMo。 word2vector中的skip-gram模型是利用类似于自动编码的器网络以中心词的one-hot表示作为输入来预测这个中心词环境中某一个词的one-hot表示，即先将中心词one-h
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2024-01-31 18:28:07
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什么是词向量： 词向量（Word Vector）是对词语义或含义的数值向量表示，包括字面意义和隐含意义。 词向量可以捕捉到词的内涵，将这些含义结合起来构成一个稠密的浮点数向量，这个稠密向量支持查询和逻辑推理。词向量也称为词嵌入，其英文均可用 Word Embedding，是自然语言处理中的一组语言建模和特征学习技术的统称，其中来自词表的单词或短语被映射为实数的向量，这些向量能够体现词语之间的语义关
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2023-12-25 13:16:38
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我们尝试基于CBOW模型，将知识库中抽取的知识融合共同训练，提出LRWE模型。模型的结构图如下： 下面详细介绍该模型的思想和求解方法。1. LWE模型 在Word2vec的CBOW模型中，通过上下文的词预测目标词，目标是让目标词在其给定上下文出现的概率最大，所以词向量训练的结果是与其上下文的词相关联的。然而 CBOW模型只考虑了词语的局
原创
2017-07-05 09:29:12
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论文名和编号摘要/引言相关背景和工作论文方法/模型实验(数据集)及分析(一些具体数据)未来工作/不足是否有源码问题原因解决思路优势 基于词语关系的词向量模型文章编号：1003-0077（2017）03-0025-071.目前的自然语言处理中对于词向量的训练模型大多基于浅层的文本信息，没有充分挖掘深层的依存关系。2.one-hot
在自然语言处理领域，"Java词向量模型"是一种使用Java编程语言创建的模型，通过将词语转化为向量，来捕捉词语之间的语义关系。本文将详细探讨在Java中构建词向量模型的步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案。
### 环境配置
在配置Java词向量模型的环境时，我们需要确保所有软件和依赖项都正确安装。以下是配置的流程图以及相关的Shell配置代码：
```me
词向量训练的过程
原创
2022-08-26 13:56:26
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