图像中的Pretraning往往是在大规模图像集上进行训练后，再在特定的任务上进行fine-turning。而nlp领域的fine-turning就是word embedding了。而词嵌入（例如word2vec，GloVe）通常是在一个较大的语料库上利用词的共现统计预训练得到的。例如king和queen上下文时常相同或相似，所以词向量相似，在向量空间中词距离很近。但是word2vec在训练完毕
转载
2024-09-30 13:39:20
332阅读
Embedding模型能够从高维稀疏的数据中提取出低维密集的向量表示，从而捕捉输入数据之间的深层次语义关系。那么你是否好奇Embedding模型是怎么得到的呢？最近我花了点时间总结了下它的训练过程，通常涉及如下几个关键步骤：初始化嵌入空间：在训练开始之前，为每个符号（如单词、图像特征等）随机初始化一个初始嵌入向量，这些向量通常具有固定长度，
目录1. 背景2. Albert流程和技术细节3. 总结1. 背景增大预训练模型的大小通常能够提高预训练模型的推理能力，但是当预训练模型增大到一定程度之后，会碰到GPU/TPU memory的限制。因此，作者在bert中加入了2项减少参数的技术，能够缩小bert的大小，并且修改了bert NSP的loss，在和bert有相同参数量的前提之下，有更强的推理能力。 2. Albert流程和技
本节课程我们将正式开始讲解Lora模型训练相关知识。1、确定Lora模型的训练类型和目标首先，我们要确定好Lora模型的训练是人物、物品、画风中的哪种类型，通过确定类型，去搜集相关的图片素材。比如，你要训练真人Lora模型，那么你就要保证你的数据集中是真人素材图，如果是要训练二次元，那么就要保证数据集是二次元素材图。如果再细分一下，你训练某个真实人物的Lora模型，那么就要保证数据集中所有图片都是
论文：https://arxiv.org/abs/2201.00978代码（刚刚开源）：https://github.com/huawei-noah/CV-Backbones/tree/master/tnt_pytorchTransformer在计算机视觉任务方面取得了很大的进展。Transformer-in-Transformer (TNT)体系结构利用内部Transformer和外部Tra
文章目录什么是 Word2vec？Word2vec 的样本是怎么生成的？Word2vec 模型的结构是什么样的？怎样把词向量从 Word2vec 模型中提取出来？Word2vec 对 Embedding 技术的奠基性意义Item2Vec：Word2vec 方法的推广Word2vec代码实现 提到 Embedding，就一定要深入讲解一下 Word2vec。它不仅让词向量在自然语言处理领域再度流
转载
2024-06-07 16:34:26
71阅读
导语：EMNLP，自然语言处理经验方法会议（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing），是由国际语言学会（ACL）下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议，也是自然语言算法的A类会议。 根据EMNLP2020官方数据，今年共审阅论文3359篇，接收754篇，接收率为22.4%。在AMiner平台E
预训练模型One-HotWord EmbeddingContextualized Word EmbeddingEmbedding from Language Model(ELMO)Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT)Enhanced Representation through Knowledge Integr
转载
2024-07-10 14:01:37
69阅读
深度学习keras框架中的Embedding是一种用在在深度学习模型中把原始文本中的单词与向量相关联常用方法，在介绍Embedding之前，先了解以下几个概念：数值张量深度学习模型在处理文本数据时不会直接把原始文本数据作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化文本向量化就是把文本数据转化成数值张量的过程，实现方法多是把文本分割成单词或者字符，再把单词或字符转换为一个向量。标记将文本分解而成的单词或字
Bert 家族系列模型Q&A
BERT家族-预训练模型 Q&A文章分为三个Q&A部分：什么是 pre-train 模型？如何 fine-tune？如何 pre-train？1. 什么是pre-train 模型Q1：预训练模型有什么作用为每个 token 都产生一个表示其信息的 embedding vectorQ2：之前获取 emb
需要掌握MATLAB语言中特殊矩阵MATLAB语言中矩阵的变幻MATLAB语言矩阵如何求值MATLAB语言中特征值与特征向量MATLAB语言中稀疏矩阵2.1 特殊矩阵如何建立矩阵？逐个按行的顺序，输入矩阵的各个元素，全部元素用中括号括起来，同一行的元素用，或者空格分隔，不同行的元素之间用分号（；）分隔。l 通用性的特殊矩阵——0矩阵，1矩阵，单位矩阵等等l 用于
度量学习（Metric Learning）是机器学习过程中经常用到的一种方法，它可以借助一系列观测，构造出对应的度量函数，从而学习数据间的距离或差异，有效地描述样本之间的相似度。CUB200 数据集样本示例，常被用作度量学习的 benchmark这个度量函数对于相似度高的观测值，会返回一个小的距离值；对于差异巨大的观测值，则会返回一个大的距离值。当样本量不大时，度量学习在处理分类任务的准确率和高效
转载
2024-08-01 17:38:01
91阅读
将升维降维比喻成靠近或者远离一幅画，深度学习的过程就是不断前进后退直到找到一个合适的最能看清画的距离embedding层将我们的稀疏矩阵，通过一些线性变换，变成了一个密集矩阵，这个密集矩阵用了N个特征来表征所有的文字，在这个密集矩阵中，表象上代表着密集矩阵跟单个字的一一对应关系，实际上还蕴含了大量的字与字之间，词与词之间甚至句子与句子之间的内在关。他们之间的关系，用的是嵌入层学习来的参数进行表征。
Transformer模型Transformer存在的缺点：捕获长期依赖的能力；解决了上下文碎片问题（context segmentation problem）；提升模型的预测速度和准确率； BERT模型BERT存在哪些优缺点？优点：能够获取上下文相关的双向特征表示缺点：
生成任务表现不佳：预训练过程和生成过程的不一致，导致在生成任务上效果不佳；采取独立性假设：没有考虑预测[MAS
转载
2024-07-22 12:14:09
98阅读
这一章编写DAC和ADC程序，即数模/模数转换。程序中封装了两个DAC，各1个独立通道，对应输出脚为PA4和PA5，提供两个方法，ADDA::daDMA(Timer & tim)成员方法以DMA方式按预定数据生成两个正弦波，通道1(PA4)是半幅波形，通道2(PA5)是全幅波形。 ADDA::da()成员方法把指定内存的数据转换成模拟信号，未使用DMA，因为已经是一一对应。模数转
当前，说到深度学习中的对抗，一般会有两个含义：一个是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN），代表着一大类先进的生成模型；另一个则是跟对抗攻击、对抗样本相关的领域，它跟 GAN 相关，但又很不一样，它主要关心的是模型在小扰动下的稳健性。本人之前所涉及的对抗话题，都是前一种含义，而今天，我们来聊聊后一种含义中的“对抗训练”。本文包括如下内容：对抗样本、
Graph Embedding需要提供和序列采样出的类似的关系样本数据，只不过现在高了一个维度，于是整个样本构建的流程就变成了先按照业务关系构造图，然后从图采样到序列，再从序列采样到样本，才能作为Embedding训练模型的输入Item2Vec 也通过商品的组合去生成商品的 Embedding，这里商品的组合也是序列式的，我们可以称他们为“Sequence Embedding”更多场景下，数据对象
转载
2023-09-20 15:51:08
9阅读
虽然通过 sentence-transformers 可以使用众多预训练模型，但这些模型几乎都采用了与原始 SBERT 模型相同的架构——在 tran
原创
2024-09-24 16:04:42
313阅读
LLM大语言模型 一般训练过程Step 1.预训练阶段大模型首先在大量的无标签数据上进行训练，预训练的最终目的是让模型学习到语言的统计规律和一般知识。在这个过程中模型能够学习到词语的语义、句子的语法结构、以及文本的一般知识和上下文信息。需要注意的是，预训练本质上是一个无监督学习过程;得到预训练模型(Pretrained Model)， 也被称为基座模型(Base Model)，模型具备通用的预测能
①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
转载
2024-08-28 16:03:26
44阅读
