# NLP微调：从基础到实现的全面指南
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，它使得计算机能够理解、生成和回应人类语言。近年来，随着深度学习的发展，NLP技术的进步也越来越显著。微调（Fine-tuning）作为一种有效的迁移学习方法，在NLP任务中得到了广泛应用。本文将介绍NLP微调的过程及其实现，并提供相应的代码示例。
### 什么是微调？
*微调* 是在预训练模型基础上
一、简介PaddleSpeech 遵循 Apache2.0 开源协议，支持开发者们做二次开发，免费商用！ Paddle Speech Demo 是一个以 PaddleSpeech 的语音交互功能为主体开发的 Demo 展示项目，用于帮助大家更好的上手 PaddleSpeech 以及使用 PaddleSpeech 构建自己的应用。智能语音交互部分使用 PaddleSpeech，对话以及信息抽取部分使
作者：Jeremy Howard、Sebastian Ruder可以这样说，迁移学习已经促使计算机视觉领域发生了具有革命性的变化，但对于自然语言处理（NLP）中的现有方法来说，仍然需要从零开始对其进行针对于特定任务的修改和训练。我们提出了微调语言模型（Fine-tuned Language Models，FitLaM），这是一种有效的迁移学习方法，可以应用于NLP中的任何任务，并且引入一些关键技术
转载
2023-10-25 17:32:25
442阅读
NLP位置编码Learned Positional EmbeddingSinusoidal Position EmbeddingRelative Position Representations实验结果Transfomer-XL中的相对位置编码实验结果Complex Embeddings实验结果位置特征与内容特征间的关系去掉内容特征将embedding相加改为拼接拆分位置特征和内容特征在测试时分
转载
2023-10-11 22:41:12
130阅读
# NLP 下游任务微调：让模型更聪明
自然语言处理 (NLP) 已经成为当今人工智能领域的重要组成部分，尤其是在文本分类、情感分析、问答系统等应用中。这些应用通常被称为“下游任务”。微调是 NLP 模型优化的一种有效方法，使得预训练的模型可以更好地适应特定的下游任务。本文将探讨 NLP 下游任务微调的基本概念，并提供代码示例以帮助理解。
## 什么是下游任务微调
微调是指在一个已经预训练好
原创
2024-09-23 04:58:13
156阅读
盘古NLP的高效微调
随着自然语言处理技术的迅猛发展，盘古NLP作为一种先进的语言模型，也越来越受到关注。然而，在实际应用中，我们常常会遇到如何高效地对盘古NLP进行微调的问题。本文将围绕这一主题，详细探讨解决方案和最佳实践。
### 背景定位
在过去的几个月中，多个团队在实际项目中反馈了有关盘古NLP微调的难题。例如，一家金融科技公司在对金融文本进行情感分析时，发现模型在特定任务上的表现不
©原创作者 | 苏菲论文题目：Prompt-free and Efficient Language Model Fine-Tuning论文作者：Rabeeh Karimi Mahabadi论文地址：https://openreview.net/pdf?id=6o5ZEtqP2g02 PERFECT：无需Patterns和Verbalizer的微调模型这个模型主要包含三个部分：1）无需pa
在这篇博文中，我们将一起探讨如何解决“盘古大模型NLP微调”的问题，特别是在实际业务场景下的应用与优化。本次复盘记录涵盖了项目的背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚以及后续的扩展应用。让我们详细聊聊这个充满挑战又充实的过程。
### 背景定位
在现代人工智能领域，NLP（自然语言处理）技术已成为业务智能的重要驱动力。尤其是大型预训练模型如“盘古大模型”，在许多企业中被广泛应用于各种语言理解和
到目前为止，我们已经了解了如何使用包含预训练模型的huggingface API 来创建简单的应用程序。如果您可以从头开始并仅使用您自己的数据来训练您自己的模型，那不是很棒吗？如果您没有大量空闲时间或计算资源可供使用，那么使用迁移学习 是最有效的策略。与在训练模型时从头开始相比，使用 Hugging Face 的迁移学习有两个主要优点。正如我们在第4章中所述，像GPT3 这样的模型需要大量的基础设
转载
2024-08-15 10:43:14
67阅读
申耀的科技观察读懂科技，赢取未来！ 5月29日，盘古大观IBM中国总部，罗思民（Tom Rosamilia）刚一走进2121会议室，就用一口纯正的北京话向在座的工作人员说了一声：“您好！” 对这位IBM高级副总裁，IBM系统部总经理、北美地区总裁，被称之为IBM派驻中国的“大使”的高管而言，经常来中国了解客户的需求，倾听合作伙伴的声音，一直以来都是他最为重要的工作之一。我们知道，今
# 盘古大模型 NLP 高效微调
近年来，随着自然语言处理（NLP）技术的迅速发展，大规模预训练模型如“盘古大模型”在各类NLP任务中表现出色。为了在特定任务上获得更好的性能，我们通常需要对这些预训练模型进行微调。本文将介绍如何高效地微调盘古大模型，并通过代码示例和可视化工具帮助理解。
## 什么是微调？
微调是指将一个已经预训练的模型在特定的下游任务上进行再训练的过程。通过微调，我们可以使
最近在研究大模型落地方案，看到目前大模型比较好的一种微调方式是P-tuning，借鉴学习内容，作此记录。Part1前言Bert时代，我们常做预训练模型微调（Fine-tuning），即根据不同下游任务，引入各种辅助任务loss和垂直领域数据，将其添加到预训练模型中，以便让模型更加适配下游任务的方式。每个下游任务都存下整个预训练模型的副本，并且推理必须在单独的批次中执行。那么能不能将所有自然语言处理
转载
2023-09-15 12:04:38
974阅读
# 如何实现NLP大模型高效微调梯度下降
## 概述
在自然语言处理（NLP）领域，微调预训练的大型模型已经成为一种常见的实践。在本文中，我将向您介绍如何高效地进行微调梯度下降，帮助您更好地应用于实际工作中。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备数据集] --> B[加载预训练模型]
B --> C[设置微调参数]
C --> D[微
原创
2024-04-11 06:25:22
81阅读
本文依据盘古团队的吴洋分享了《盘古：飞天分布式存储系统实践》视频整理而成。他主要从以下三个方面进行了分享：盘古是什么？盘古是用来解决什么问题的？盘古是怎么解决问题的？他主要介绍了盘古的分布式系统架构和设计理念。上图列举了目前主流的云计算厂商，我们发现一个很有趣的事情：所有云计算厂商都是“富二代”，它们的分布式存储技术全部采用自研技术，而没有用大家耳熟能详的开源分布式系统。飞天梦第一代飞天人的梦想是
转载
2023-11-08 23:18:41
232阅读
我们上一章令卷积基全部不进行训练，在这一章我们锁定卷积基的一部分，训练另一部分,在这个过程中我们使用上一章我们训练好的全连接层部分目录1 导入库2 读取模型3 提取卷积基4 组建新模型5 添加数据集6 编译模型7 训练模型8  
转载
2024-08-05 10:52:47
33阅读
作者丨刘聪NLP写在前面大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。项目地址：https://github.com/liucongg/Cha
转载
2023-10-18 23:30:14
328阅读
讯飞比赛答辩结束，笔者和小伙伴们参加了一些讯飞的比赛，今年讯飞文本分类比赛相比真实问诊数据，经过严格脱敏...
转载
2022-11-27 12:04:34
306阅读
在自然语言处理领域，文本分类是最基础也最常见的任务之一，涵盖情感分析、垃圾邮件识别、新闻分类等多种应用场景。自从 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型问世以来，其在文本分类任务上的表现远超传统方法。但要充分发挥 BERT 的性能，合理的微调技巧至关重要。本文将结合实战案例，详细讲解 BERT 模型在文本分类任
### 盘古NLP大模型高效微调如何实现
在AI快速发展的今天，自然语言处理（NLP）领域的模型已经成为了商业和科研的重要工具。而盘古NLP大模型以其卓越的性能备受关注。在实际应用中，我们发现了高效微调盘古NLP大模型的挑战。本篇将深入探讨实现这一过程的各个方面。
#### 问题背景
随着盘古NLP大模型的推广，实际使用过程中发现以下现象：
- **性能瓶颈**：在特定任务上，模型的响应速
一、传统nlp做信息抽取文本预处理：包括去除HTML标签、分段、分句、分词、词性标注、命名实体识别等。句法分析：对句子进行结构分析，确定语法成分和关系。可以采用依存句法或者短语结构句法进行分析。语义分析：使用自然语言理解技术进行语义解析，提取句子的含义。包括词义消歧、指代消解、情感分析等。实体识别：对文本中的实体进行识别，包括人名、地名、组织机构名等。可以采用规则匹配、统计学方法、机器学习等方法进
转载
2024-05-28 19:48:31
74阅读
