2月15日，OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型：GPT 2.0，被称为“史上最强通用NLP模型”。该模型可以生成连贯的文本段落，刷新了7大数据集基准，并且能在未经预训练的情况下，完成阅读理解、问答、机器翻译等多项不同的语言建模任务。一时间，GPT 2.0的消息在全网刷屏，有关这一模型是否被过誉的讨论也在热烈进行中。今天这篇文章，来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对
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2024-08-04 11:47:34
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本文发表于 2020 年 6 月 8 日，虽然时间较久远，但现在看起来仍然是非常有价值的一篇文章。在这个全民 LLM 的狂欢里，想测测你拿到的预算够训一个多大的模型吗？本文会给你一个答案，至少给你一个计算公式。在自然语言处理领域，有时候我们恍惚觉得大家是为了搏头条而在模型尺寸上不断进行军备竞赛。 1750 亿参数 无疑是一个很抓眼球数字！为什么不考虑高效地去训一个小一点的模型？其实，这是因为深度学
目录1. 模型输入2. 网络结构2.1 Self-Attention Layer2.2 Layer Normalization2.3 BERT 每一层的学习3. 模型预训练3.1 训练任务3.2 模型训练设置4. 总结4.1 模型特点4.2 可优化空间5. Reference BERT，基于transformer的双向编码表示，它是一个预训练模型
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2024-04-22 10:36:53
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本文的目的是向NLP爱好者们详细解析一个著名的语言模型-BERT。 全文将
原创
2023-01-12 11:19:18
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ModernBERT有两个模型尺寸：139M的Base模型和395M的Large模型，可以作为任何类似BERT模型的即插即用替代品。论文
背景介绍 BERT：预训练语言模型BERT及其扩展实现了令人惊叹的性能(在十几种NLP任务上实现了SOTA)，其中包括：文本分类、机器问答、机器阅读理解、命名实体识别等等… BERT的压缩：Large model:BERT-Base/BERT-Large:包含110M/340M的参数。实时应用程序的压缩：知识蒸馏、量化、参数共享…任务自适应BERT压缩： BERT学习了非常通用的知识，而下游任务只
目录一、bert模型简介bert与训练的流程：bert模型的输入二、huggingface的bert源码浅析bert提取文本词向量BertModel代码阅读BertEmbedding子模型BertEncoderBertAttentionBertIntermediateBertOutput(config)BertPooler()三、Bert文本分类任务实战四、Bert模型难点总结写在最前面，这篇博客
1.BERT简介 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。下面从语言模型和预训练开始展开对预训练语言模型BERT的介绍。1-1 语
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2023-10-09 22:43:04
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Self-Attention机制理论①首先将x1、x2两个词进行编码得到向量②编码后的向量乘以对应的权重矩阵，得到每个词的三个特征矩阵Q、K、V③计算第一个词的时候通过q1*k1、q1*k2、q1*k3…q1*kn得到当前次对于每个词的分值。因为两个词距离越近关系越大，点乘的结果也就越大④最终的value计算softmax计算流程分值->e^x->归一化归一化之后再乘以V矩阵，然后再相
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2024-04-05 08:38:10
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这个是很早之前就应该做的工作，之前看过几遍源码，但是都没有详细的记录下来，Bert源码还是很优雅的，这次看记录下来方便以后回顾。先来看它的整体结构：├── README.md
├── create_pretraining_data.py
├── extract_features.py
├── modeling.py
├── modeling_test.py
├── multilingua
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2024-08-15 19:32:24
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BERT预训练模型字向量提取工具BERT预训练模型字向量提取工具版本： v 0.3.7更新: 2020/4/20 16:39工具说明本工具直接读取BERT预训练模型，从中提取样本文件中所有使用到字向量，保存成向量文件，为后续模型提供字向量。本工具直接读取预训练模型，不需要其它的依赖，同时把样本中所有出现的字符对应的字向量全部提取， 后续的模型可以非常快速进行索引，生成自己的句向量，不再需要庞大的预
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2024-07-09 20:29:01
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会话搜索是信息检索社区中的一个新兴话题。多轮对话搜索的主要挑战之一是对对话历史进行建模以回答当前问题。现有方法或者将历史问题和答案放置在当前问题之前或使用复杂的注意机制来模拟历史。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.05412代码地址:https://arxiv.org/abs/1905.05412https://github.com/prd
什么是模式识别？贝叶斯判别原则又是干什么的？模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类。 可以通过对被识别对象的多次观察和测量，构成特征向量，并将其作为某一个判决规则的输入，按此规则来对样本进行分类。确定性现象：在获取模式的观测值时，有些事物具有确定的因果关系，即在一定的条件下，它必然会发生或必然不发生，（如判别一个模型是不是直角三角形，结果只有两种可能 &n
还记得2017年Transformer架构刚提出时,整个AI界都为之振奋。当时很多研究者都在探索如何突破RNN和LSTM的限制,但没人能想到Transformer不仅解决了长序列建模的问题,还开启了预训练语言模型的新纪元。今天,就让我们通过这篇综述,深入探讨大语言模型背后的核心技术细节。大语言模型的核心架构设计在深入技术细节之前,我们先来看看大语言模型的基础架构。目前主流的架构分为三类:Encod
写在前面最近在看的主要是跟知识相关的一些东西，包括回顾了一些知识表示模型呀，一些大规模的语言模型如何锦上添花融入外部知识的方法呀，如果你感兴趣的话可以直接去之前几篇文章里面瞄一眼。今天就以 知识 为切入点来更深入地剖析一下最近比较火的预训练模型。√ Language Models as Knowledge Bases?√ Linguistic Knowledge and Transferabili
原创
2021-03-28 21:44:43
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BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，通过掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务实现深度双向语义理解。其核心创新在于双向上下文建模，突破了传统单向语言模型的局限。本文详细介绍了BERT的算法原理、实现步骤及训练流程，包括文本预处理、模型架构、训练策略和可视化监控。通过PyTorch实现了一个轻量化BERT模型，并展示了其在经济全球化文本上的预训练过程。
文章目录声明一、BERT 概述1. BERT 是什么？2. 传统方法 VS 预训练方法3. BERT 的输入① 5 种特殊的 token4. 核心结构1. Multi-Head2. Encoder4. 预训练方式1.MLM（Masked Language Model） 任务2.Next Sentence Predict ：句与句的关系3.Multi-Task Learning5.BERT 的输出
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
目前没有整理完善，先留个坑~Bert模型介绍BERT的关键技术创新是将Transformers双向训练作为一种流行的注意力模型应用到语言建模中。Masked LM (MLM)在向BERT输入单词序列之前，每个序列中有15%的单词被[MASK]token替换。然后，该模型试图根据序列中其他非MASK词提供的上下文来预测MASK词的原始值。本文主要记录使用tensorflow serving部署训练好
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2020-12-29 23:53:00
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文章目录1 获取模型2 安装torchserve3 封装模型和接口3.1 准备模型3.2 准备接口文件3.3 封装4 部署模型4.1 启动torchserve4.2 模型推理4.3 语义相似度推理相关报错及解决办法查询结果404查询结果503查看logs/tmp/models 这是一个关于如何使用TorchServe部署预先训练的HuggingFace Sentence transformer
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2023-09-24 10:00:39
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