目录概述ELMo预训练语言模型原理使用模型结构模型效果总结概述能够包含丰富的句法和语义信息能够对多义词进行建模。而传统的词向量（例如word2vec）是上下文无关的。例如下面"apple"的例子，这两个"apple"根据上下文意思是不同的，但是在word2vec中，只有apple一个词向量，无法对一词多义进行建模。所以他们利用语言模型来获得一个上下文相关的预训练表示，称为ELMo，并在6个NLP任
起初，我和大部分人一样，使用的是像Google这样的大公司提供的Pre-training Language Model。用起来也确实方便，随便接个下游任务，都比自己使用Embedding lookup带来的模型效果要好。但是时间用长了，就会产生依赖。依赖只是一方面，还有一个更大的问题，是我们需要思考的，他们提供的Pre-training LM确实很好吗？适合我们使用吗？一方面，它的大小适合使用吗？
本系列文章是笔者以邱锡鹏老师《Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey》为主要参考材料所做的关于“预训练语言模型综述”的记录，所涉及之素材也包括其他相关综述与未被纳入此综述的工作，分享出来与大家交流讨论。此篇为系列第三篇，记录预训练语言模型的实际使用。第一、二篇跳转可阅：预训练语言模型综述（一）—— 预训练语言模型及其
语言模型可以看作是一串词序列的概率分布，因此 在早期，研究人员提出了 N-gram 模型[3] ，它是基于统计 语言模型的算法，但是这种做法只能通过概率统计进行 判断，会使数据出现严重的稀疏性，无法考虑词内部的 关联。 随着深度学习技术的迅速发展，词嵌入正式登上历 史的舞台，Bengio 等人在 2003 年提出 NNLM 模型[4] ，随 后出现了一系列词向量技术（如 Word2Vec[5] 、
背景1.1.什么是预训练目前随着数据量爆炸式的增长，靠人工去标注更多数据是非常昂贵，并且也不太现实的。因此预训练的方式就出现了，也逐渐成为了一种主流的方法。那到底什么是预训练呢？简单地说，预训练就是：“使用尽可能多的训练数据，从中提取出尽可能多的共性特征，从而能让模型对特定任务的学习负担变轻。”预训练将学习分成了两步：1）首先将大量低成本收集的训练数据放在一起，经过某种预训方法去学习其中的共性知识
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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KBERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph 1. KBERT的由来当前的预训练模型（比如BERT、GPT等）往往在大规模的语料上进行预训练，学习丰富的语言知识，然后在下游的特定任务上进行微调。但这些模型基本都没有使用**知识图谱（KG）**这种结构化的知识，而KG本身能提供大量准确的知识信息，通过向预训练语言模型中引入这
目录一、BERT简单认识二、Google BERT以及中文模型下载1、Google BERT源码下载2、bert-as-server 框架下载3、中文预训练模型下载三、bert生成中文句子向量1、启动BERT服务2、中文句子向量编码四、cosine相似度计算五、完整实验代码一、BERT简单认识Google BERT预训练模型在深度学习、NLP领域的应用已经十分广泛了，
笔者最近尝试在业务中引入多模态，基于CLIP论文的思想，实现了基于Vit-Bert的CLIP模型，下面将其称为BertCLIP模型。笔者用140万的中文图文数据，基于LiT-tuning的方式，训了一版BertCLIP模型。BertCLIP模型在中文图文相似度、文本相似度、图片相似度等任务上都有着不错的表现。本文将对该工作进行详细的介绍并且分享笔者使用的中文训练语料、BertCLIP预训练权重、模
说到预训练模型，不得不提迁移学习了，由于很多数据不是标签数据，人工标注非常耗时，神经网络在很多场景下受到了限制。但是迁移学习和自学习的出现，在一定程度上缓解甚至解决了这个问题。我们可以在标签丰富的场景下进行有监督的训练，或者在无标签的场景下，进行神经网络无监督的自学习，然后把训练出来的模型进行迁移学习，到标签很少的场景下，利用这种方式来解决领
大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
预训练模型一预训练模型背景知识1. ELMo1.1 预训练1.2 下游任务2. Open AI GPT2.1 预训练2.2 下游任务3. Bert3.1 模型架构3.2 输入表示3.3 预训练任务3.4 预训练过程3.5 微调过程3.6 消融学习（Ablation Studies）模型对比 上一篇文章介绍了跨语言预训练模型，其实预训练模型还有很多，由于平时用的比较多，而各种模型又容易搞混，所以
目录[1] 什么是BERT？[2] BERT的结构[3] BERT的预训练[4] BERT的使用 [1] 什么是BERT？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。接下来我们来解释这句话中涉及的一些点： Q1：什么是语言模型
©原创作者 | 杨健论文标题：K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph收录会议：AAAI论文链接：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5681项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT01 背景论述笔
1什么是迁移学习？ 神经网络需要用数据来训练，它从数据中获得信息，进而把它们转换成相应的权重。这些权重能够被提取出来，迁移到其他的神经网络中，我们“迁移”了这些学来的特征，就不需要从零开始训练一个神经网络了。2. 什么是预训练模型？简单来说，预训练模型(pre-trained model)是前人为了解决类似问题所创造出来的模型。你在解决问题的时候，不用从零开始训练一个新模型，
摘要：本文介绍了GPT模型的基本概念，讲解了GPT模型所需要的基本知识，包括词嵌入，自注意力机制，Transformer框架和Softmax函数，同时还详细阐述了GPT模型的数学原理和实现过程。对于人们了解并掌握预训练模型具有较好的帮助作用。一、预训练模型简介预训练模型是一个通过大量数据上进行训练并被保存下来的网络。可以将其通俗的理解为前人为了解决类似问题所创造出来的一个模型，有了前人的模型，当我
Datawhale干货 作者：王奥迪，单位：中国移动云能力中心2022年下半年开始，涌现出一大批“大模型”的优秀应用，其中比较出圈的当属AI作画与ChatGPT，刷爆了各类社交平台，其让人惊艳的效果，让AI以一个鲜明的姿态，站到了广大民众面前，让不懂AI的人也能直观地体会到AI的强大。大模型即大规模预训练模型，本文就和大家聊一聊 预训练模型的起源与发展。1. 前言
论文名称：Recall and Learn: Fine-tuning Deep Pretrained Language Models with Less Forgetting论文作者：陈三元，侯宇泰，崔一鸣，车万翔，刘挺，余翔湛原创作者：陈三元1. 简介通过精调预训练深层语言模型，很多NLP任务都取得了巨大的提升。然而，这样的顺序迁移学习通常会遇到灾难性遗忘问题。为此，我们提出了且回忆且学习的机制
清源 CPM(Chinese Pretrained Models)是北京智源人工智能研究院和清华大学研究团队合作开展的大规模预训练模型开源计划，清源计划是以中文为核心的大规模预训练模型。首期开源内容包括预训练中文语言模型和预训练知识表示模型，可广泛应用于中文自然语言理解、生成任务以及知识计算应用，所有模型免费向学术界和产业界开放下载，供研究使用。1背景介绍语言模型是指对自然语言文本进行概率建模的模
1.因果效应推理定义套用一个发券和购买转化率的关系，已知发优惠券与购买转化率有因果关系，发优惠券是因，购买转化率是果，我们想知道，当发券的情况下，购买转化率会增加多少？2.因果效应推理估计对象估计对象：ITE(Individual treatment effect)ATE(average treatment effect)，CATE(conditional average treatment ef
