cv中常常会提到上游任务和下游任务，下面本作者结合资料和自己的理解对这两个概念进行总结。上游任务：上游任务就是一种网络框架或网络结构，这种网络是用大量的数据训练出来的模型，我们一般称之为预训练模型(也可称之为模型，预训练模型是一个相对概念，因为上游训练的模型供下游使用，因此对下游来说，上游的模型就是预训练的模型。)，常见的预训练模型包括CNN、Transformer等，这类神经网络我们又可以叫ba
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2024-07-24 19:10:02
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## NLP下游任务：从语言模型到自然语言处理应用
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP技术在各行各业中得到广泛应用，其中涉及到的一个重要方面就是NLP下游任务。NLP下游任务是指在训练好的语言模型基础上，进行更具体的自然语言处理任务，如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
原创
2024-07-11 06:36:09
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当我们释放预训练模型并观察它们执行下游自然语言理解( NLU ) 任务时，Transformers 会显示出它们的全部潜力。预训练和微调 Transformer 模型需要花费大量时间和精力，但是当我们看到数百万参数的 Transformer 模型在一系列 NLU 任务上运行时，这种努力是值得的。我们将从超越人类基线的追求开始这一章。人类基线代表人类在 NLU 任务上的表现。人类
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2023-10-23 16:38:34
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一些NLP术语pre-training（预训练）fine-tuning（微调）下游任务Few-shot Learning（少样本学习）Prompt？（自然语言提示信息）二级标题三级标题 pre-training（预训练）为一个任务来训练模型，将效果不错的模型参数保存下来，以后想要执行相似任务的时候直接拿过来用，并且能够获得较好的结果。这个过程就是pre-training。fine-tuning（
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2023-10-19 19:19:46
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BERT四大下游任务1. 句子对分类任务MNLI：大规模分类任务，目标是预测第二个句子相对于第一个句子是包含，矛盾还是中立。 QQP：二分类任务，预测Quora在两个语义问题上是否等效。 STS-B：语义文本相似性基准，从新闻头条或者其他来源提取句子对的集合。然后按分值标注，表示两个句子在语义上多相似。 MRPC：自动从在线新闻源中提取句子对组成，并带有人工标注，以说明句子对中的句子在语义上是否等
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2024-03-14 11:55:13
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# 理解 NLP 上游任务和下游任务
## 引言
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和生成自然语言。在NLP中，我们通常将任务分为上游任务（如模型的预训练）和下游任务（如特定的应用情境）。本文将指导你理解这两个概念，并通过一个简单的代码实现示例来说明如何在实践中应用这些任务。
## 流程概述
下面是上游任务和下游任务的基本流程：
| 步骤
原来你是这样的BERT，i了i了！ —— 超详细BERT介绍（三）BERT下游任务BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年10月推出的深度语言表示模型。一经推出便席卷整个NLP领域，带来了革命性的进步。
从此，无数英雄好汉竞相投身于这场追剧（芝麻街）运动。
只听得这边G家110亿，那边M家又1750
# 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
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# 理解 NLP 上游任务和下游任务
自然语言处理（NLP）是现代人工智能领域的一部分，其应用广泛而深远。要理解 NLP，我们首先需要了解上游任务和下游任务之间的关系。以下是简单明了的流程介绍。
## 流程概览
| 步骤 | 任务 | 相关工具 |
| ----------- | ------------------ | ----
原创
2024-10-13 03:33:40
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2020EMNLP New Task: AMBIGQA背景数据集评估准则基线模型多答案预测问题消歧弱监督联合训练REFERENCE 今年发论文初步决定从这篇新任务入手，任务有价值并且有待开发空间。先挖个坑读一读。（先写这些吧，后续研究研究协同训练和预训练模型再更新想法） 背景该任务提出了AMBIGQA，目的是解决开放域问答系统问题答案模糊的任务。简单来说就是把消歧引入到了QA领域中，且是ope
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2023-12-05 20:37:16
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序言Bert 是一种基于微调的多层双向 Transformer 编码，Bert中的Transformer 编码器 和 Transformer 本身的编码器结构相似，但有以下两点的不同: （1）与Transformer本身的Encoder端相比，BERT的Transformer Encoder端输入的向量表示，多了Segment Embeddings。 （2）模型输入中的 Position Embe
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2023-08-18 15:29:51
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作者 | 许明 整理 | NewBeeNLP随着Transformer 在NLP中的表现，Bert已经成为主流模型，然而大家在下游任务中使用时，是不是也会发现模型的性能时好时坏，甚至相同参数切换一下随机种子结果都不一样，又或者自己不管如何调，模型总达不到想象中的那么好，那如何才能让Bert在下游任务中
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2024-01-15 02:31:04
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这几天看CV论文和视频，经常提及什么上游任务、下游任务。简单来说下游任务是具体部署，上游任务是训练一个用于特征提取的预训练模型，比如这几年很火的CLIP[1]，GPT[2]。-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
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2023-12-12 17:03:49
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在自然语言处理（NLP）领域，下游任务是指基于对文本的理解和分析出发，进行特定任务的处理和应用。这些任务通常包括文本分类、命名实体识别、语言生成、机器翻译等。在这篇博文中，我将通过多个结构化的模块，详细解析NLP的下游任务，并结合一定的可视化图表与代码示例，以便更好地理解和实现这些任务。
### 协议背景
在探讨NLP下游任务的发展时，我使用了四象限图以展示不同任务的发展和应用场景。同时，我制作
# 自然语言处理（NLP）中的网页分类下游任务
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的研究领域，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。在实际应用中，NLP可以解决许多问题，其中网页分类是一项重要的下游任务。网页分类可以将网页内容按其主题进行组织，从而方便用户寻找信息，提高搜索引擎的效率。本篇文章将探讨网页分类的基本概念、常用方法、实现代码及可视化示例，让我们深入了解这一领域。
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# 自然语言处理（NLP）下游任务概述
自然语言处理（NLP）是计算机科学与语言学交叉的一个重要领域，其目标是让计算机能够理解、解释和生成自然语言。NLP 包含多个研究领域，从语音识别到文本生成，各种技术层出不穷。而在 NLP 领域，通常会将任务分为下游任务（downstream tasks）和上游任务（upstream tasks）。今天，我们将重点讨论 NLP 的下游任务及其应用。
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导读：迁移学习利用数据、模型之间的相似性，在不同领域之间进行知识迁移。深度学习技术与迁移学习思想的融合，又极大扩展了传统迁移学习技术的能力边界，给包括金融风控在内的各个场景带来了更多的可能性。金融风控中获取样本标签需要等待数月的时间，这是与互联网推荐、广告等领域的显著区别，对模型的稳定性也有更高的要求。互联网趋势下，环境复杂、产品迭代快的现实带来了很多不稳定性因素，风控中最传统的逻辑回归评分卡模型
## 深度学习的下游任务实现流程
### 1. 数据准备
在进行深度学习的下游任务之前，首先需要准备好相应的数据集。数据集的准备包括数据的采集、清洗、标注和划分等工作。
### 2. 模型选择和训练
选择适合当前任务的深度学习模型，并进行训练。模型的选择可以根据任务的特点和需求来确定，常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。训练模型需要依赖相应的训练数据集，可以
原创
2023-09-01 05:01:04
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什么是业务？全面解析问题01、业务定义和分类02、产品03、运营04、渠道05、用户06、盈利07、企业的组织架构08、业务技巧 01、业务定义和分类什么是业务，通俗的说，就是把产品，以合理的方式，通过渠道，卖给用户，赚取利润。所以业务基本就分为这几类：产品、运营、渠道、用户、利润。02、产品1、设计前需要一些宏观数据2、设计中确定需要收集哪些用户信息，我们能收集哪些，做一个埋点上的设计。3、设
语音翻译器多国语言翻译软件作为一种跨越语言障碍的强大工具，在当今全球化的时代扮演着越来越重要的角色。它通过语音识别和机器学习技术，将不同语言的语音实时转化为文字，并快速准确地翻译成目标语言。这种技术的出现，不仅让跨语言沟通变得简单便捷，还极大地促进了国际的交流与合作。在旅游、商务、教育等领域，语音翻译器的应用已经越来越广泛。如果你也想试试这种神奇的工具，那就不要错过今日份实用工具分享合集！一起来看
