摘要：近年来，预训练模型的出现将自然语言处理带入了一个新的时代。本文概述了面向自然语言处理领域的预训练模型技术。我们首先概述了预训练模型及其发展历史。并详细介绍自然语言处理领域的经典预训练模型，包括最经典的预训练模型技术和现在一系列新式的有启发意义的预训练模型。然后梳理了这些预训练模型在自然语言处理领域的优势和预训练模型的两种主流分类。最后，对预训练技术的未来发展趋势进行了展望。关键词：深度学习、
大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
目录[1] 什么是BERT？[2] BERT的结构[3] BERT的预训练[4] BERT的使用 [1] 什么是BERT？BERT是一种预训练语言模型（pre-trained language model, PLM），其全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformers。接下来我们来解释这句话中涉及的一些点： Q1：什么是语言模型
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
前言明喻是人们日常生活中一类常见的表述形式，解释明喻可以帮助机器更好地理解自然语言。因此，明喻解释(SimileInterpretation)是自然语言处理领域中一个重要的研究问题。如今，大规模预训练语言模型(Pre-trainedLanguage Models , PLMs)在各类自然语言处理任务上得到突出的表现效果。那预训练语言模型是否能像人一样解释明喻呢?本文介绍了复旦大学知识工场实验室的最
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
©原创作者 | 杨健论文标题：K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph收录会议：AAAI论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01 背景论述笔
迁移学习和微调的区别什么是迁移学习？ 即一种学习对另一种学习的影响，它广泛地存在于知识、技能、态度和行为规范的学习中。任何一种学习都要受到学习者已有知识经验、技能、态度等的影响，只要有学习，就有迁移。迁移是学习的继续和巩固，又是提高和深化学习的条件，学习与迁移不可分割。 换句话说，对于一个具体的深度学习训练任务，如：人脸识别，训练数据当然是用人脸库啦，你会觉得是废话，但是，呵呵，要是你的人脸库
预训练是什么意思预训练预训练思想的本质 预训练预训练的简单概括 使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而让模型对特定任务的学习负担变轻。预训练思想的本质1.模型参数不再是随机初始化，而是通过一些任务进行预训练 2.将训练任务拆解成共性学习和特性学习两个步骤 上面两句话分别从两个不同的角度来解释预训练思想的本质。第一句话从模型的角度，第二句话从数据的角度学习任务的分解 “预训练”
2022年下半年开始，涌现出一大批大模型的应用，其中比较出圈的当属AI作画与ChatGPT，刷爆了各类社交平台，其让人惊艳的效果，让AI以一个鲜明的姿态**，站到了广大民众面前，让不懂AI的人也能直观地体会到AI的强大**。大模型即大规模预训练模型，本文就和大家聊一聊 预训练模型的起源与发展。前言 近年来，由于预训练模型（Pretrained Models， PTMs）的蓬勃发展，“预训练（pre
一个劲说预训练模型，所以说到底什么是预训练模型？真让人头大！ 本文就以最简单的视角切入，以一个例子让你明白预训练到底是什么？它和我们平时最常说的直接训练的区别又是什么？个人理解  
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
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
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？
Language ModelingPre-trained Language Models(PLMs)Feature-basedFine-tuningFine-tuning Based PLMsPLMs after BERT Applications of Masked LMFrontiers of PLMs参考Language Modeling &nbs
转载
2023-10-19 17:22:13
128阅读
摘要：本文介绍了GPT模型的基本概念，讲解了GPT模型所需要的基本知识，包括词嵌入，自注意力机制，Transformer框架和Softmax函数，同时还详细阐述了GPT模型的数学原理和实现过程。对于人们了解并掌握预训练模型具有较好的帮助作用。一、预训练模型简介预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。可以将其通俗的理解为前人为了解决类似问题所创造出来的一个模型，有了前人的模型，当我
1什么是迁移学习？ 神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经网络了。2. 什么是预训练模型？简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，
darknet 框架下的YOLO权重文件种类及存储结构参考链接：darknet 框架中YOLO权重文件的种类及存储结构 https://www.codenong.com/cs106583770/
目录darknet 框架下的YOLO权重文件种类及存储结构权重文件类型第一类：后缀“.weight”和“.backup”文件第二类：预训练权重模型文件两类文件的区别"xx.weig
预训练模型是在大规模数据集上训练的模型，可用于特定的机器视觉任务。这些模型通常包含在机器学习框架中，并由研究人员或工业界专家进行训练。以下是如何在机器视觉中使用预训练模型的一些步骤：选择适当的预训练模型：选择与您的问题和数据集相关的预训练模型。例如，如果您正在处理图像分类问题，则可以使用预训练的卷积神经网络（CNN），如ResNet，VGG或Inception。下载预训练模型：下载选择的预训练模型
转载
2023-09-19 22:58:30
112阅读
语言模型可以看作是一串词序列的概率分布，因此 在早期，研究人员提出了 N-gram 模型[3] ，它是基于统计 语言模型的算法，但是这种做法只能通过概率统计进行 判断，会使数据出现严重的稀疏性，无法考虑词内部的 关联。 随着深度学习技术的迅速发展，词嵌入正式登上历 史的舞台，Bengio 等人在 2003 年提出 NNLM 模型[4] ，随 后出现了一系列词向量技术（如 Word2Vec[5] 、
