什么是语言模型:以一个符合语言规律的序列为输入,模型将利用序列间关系等特征,输出一个在所有词汇上的概率分布.这样的模型称为语言模型。# 语言模型的训练语料一般来自于文章,对应的源文本和目标文本形如:
src1 = "I can do" tgt1 = "can do it"
src2 = "can do it", tgt2 = "do it <eos>"语言模型能解决哪些问题:1, 根据            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-25 19:58:53
                            
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            文章目录一、简介二、注意力机制2.1 NLP中的注意力2.2 自注意力2.2.1 点积(Dot-Product)2.2.2 具体计算过程:2.3 多头注意力三、位置编码(Positional Encoding)四、残差和前馈(Feed Forward)4.1 为什么残差[3]4.2 前馈五、训练-模型的参数在哪里六、参考文献 一、简介基于假设:一个词在句子中的意思,与上下文(语境)有关。与哪些词            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-07-29 16:04:08
                            
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             双语和多语者如何对思维语言选择 Choosing the Language of Thought什么叫做“用语言思维”?语言学在“语言思维”的课题里,我们仅可以讨论“用语言做载体的思维”这一层面,包括用默想,用语言声音思考和自言自语。因为思维本身很复杂,而且不单纯 是“语言的思维”,有图象,符号,感觉等非语言的成分,有时没有语言,有时还会是在“半语言状态”(quasi-language            
                
         
            
            
            
            Attention 机制由 Bengio 团队于 2014 年提出,并广泛应用在深度学习的各个领域。而 Google 提出的用于生成词向量的 Bert 在 NLP 的 11 项任务中取得了效果的大幅提升,Bert 正是基于双向 Transformer。Transformer 是第一个完全依赖于 Self-Attention 来计算其输入和输出表示的模型,而不使用序列对齐的 RNN 或 CNN。更            
                
         
            
            
            
            
            知识表示——Transformer模型解读(一)1 、transformer模型概述1.1 Transformer模型基本结构Transformer模型是由Attention all you need这样一篇文章所提出的。Transformer模型延续了Encoder-Decoder模型的结构。整体的Transformer模型结构如下图所示: 我们可以大致的将这个模型分为左侧的编码器结构和右侧的解            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            努力用这一万字,把Transformer相关知识讲明白......            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-08-13 14:23:44
                            
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            Transformer模型在自然语言处理中面临位置信息缺失的问题,需要通过位置编码机制来补充序列顺序信息。位置编码可分为绝对和相对            
                
         
            
            
            
            什么是JMM模型?Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念,并不真实存在,它描述的是一组规则或规范,通过这组规范定义了程序中各个变量(包括实例字段,静态字段和构成数组对象的元素)的访问方式。JVM运行程序的实体是线程,而每个线程创建时JVM都会为其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间),用于存储线程私有的数据,而Java内存模型中规定所有变量都存储在主内存,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            激活函数(Activation Function)是神经网络中的非线性变换函数,它的主要作用是。            
                
         
            
            
            
            Transformer的基本结构          Transformer模型结构  与seq2seq模型类似,Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)          Encoder步骤1  对于encoder,第一步是将所有的输入词语进行Embedding,然后将其与维度相同的位置向量组合(相加)            En            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            当谈到Transformer模型的原理和运行机制时,以下是更详细的解释:总结:Transformer模型通过自注意力机制和堆叠的多层网络,能够学习文信息,从而提高了自然语言处理任务的性能和效果。它具有并行计算的能力,在处理长序列任务时表现出色,并且可以通过调整模型的深度和宽度来适应不同的任务和数据集。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            论文:Neural Speech Synthesis with Transformer Network摘要:1.在训练和推理过程的低效率,2. 难以使用当前的递归神经网络(RNN)对长期依赖性进行建模。于是引用transformer中的多头注意力机制代替RNN,Transformer的语音合成模型比tacotron2快4.25倍,而在评分上只与tacotron2相差0.048引言:  &            
                
         
            
            
            
            本篇文章将首先介绍Transformer 结构,并在此基础上后面会介绍生成式预训练语言模型GPT、大语言模型网络结构和注意力机制优化以及相关实践。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            transformer模型 R语言是一种利用深度学习技术进行自然语言处理的模型。研究者和开发者通常需要在R语言环境下运行和定制这些模型。以下是处理“transformer模型 R语言”的全过程,涵盖从环境配置到进阶指南的方方面面。
```mermaid
mindmap
  root
    R语言环境配置
      R和相关包安装
        - transformer
        -            
                
         
            
            
            
            嵌入式中的编程语言随着社会的飞速发展,IT技术已经进入高速发展阶段,互联网正在逐步向物联网科技时代。发展。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮,可以说嵌入式开发技术在物联网领域应用最为广泛。所常见的编程语言有汇编语言、C语言 、SQL语言 、C++语言、 Java语言 、C#语言 、Shell等语            
                
         
            
            
            
            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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            参考:【NLP】Transformer模型原理详解 - 知乎             从RNN到“只要注意力”——Transformer模型 - 知乎        Attention机制提出后,加入atten            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-01-21 20:24:30
                            
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            Transformer模型架构梳理《Attention is all you need》是Google提出的一篇关于Attention应用实践的论文,论文中提出了基于Attention机制的Transformer模型,以及大量使用了多头注意力机制(Multi-Head),该模型已被广泛运用在机器翻译,问答系统,实体识别等NLP相关领域。Transformer模型总体框架如下图所示:EncoderI            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-04-24 06:31:15
                            
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            一、为什么学习transformation?modeling(建模)Viewing(可视化)为什么translation?1. 建模:转化2. 建模:旋转3. 建模:变换尺度    这个是Pixar公司的开场动画,那个小人一直在踩字母‘I’,这个插入gif有点问题,就用截图了。4. 3D到2D的投影二、2D transformation( 一 )缩放变换(S