迁移学习和预训练模型不仅在计算机视觉应用广泛，在NLP领域也逐渐成为主流方法。近来不断在各项NLP任务上刷新最佳成绩的各种预训练模型值得我们第一时间跟进。本节对NLP领域的各种预训练模型进行一个简要的回顾，对从初始的Embedding模型到ELMo、GPT、到谷歌的BERT、再到最强NLP预训练模型XLNet。梳理NLP预训练模型发展的基本脉络，对当前NLP
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2024-07-09 09:02:49
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1. 什么是word embedding通过一定的方式将词汇映射到指定维度（一般是更高维度）的空间广义的word embedding包括所有密集词汇向量的表示方法，如之前学习的word2vec，即可认为是word embedding的一种狭义的word embedding是指在神经网络中加入embedding层，对整个网络进行训练时产生的embedding矩阵（embedding层的参数），这个e
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2024-06-04 15:07:08
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目录引言 概览 Token Embeddings 作用 实现 Segment Embeddings 作用 实现 Position Embeddings 作用 实现 合成表示 结论 参考文献本文翻译自Why BERT has 3 Embedding Layers and Their Implementation Details引言 本文将阐述BERT中嵌入层的实现细节，包括token embeddi
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2024-03-29 20:02:20
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Bert 2018年10月 出现传送门
关于Bert已经有很多人都详细地写过它的原理，给大家推荐一个知友写的总结Bert的相关论文和代码的文章：Pan Yang：BERT相关论文、文章和代码资源汇总 1. Pre-training预训练之Marked LMBert在预训练的过程中使用的是多个transformer encoder层为什么都说Bert采用的是双向语言模型，就是因为
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2024-07-10 07:18:14
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Alex I这个翻译模型，不仅支持200+语言之间任意两两互译，还是开源的。Meta AI在发布开源大型预训练模型OPT之后，再次发布最新成果NLLB。NLLB的全称为No Language Left Behind，如果套用某著名电影，可以翻译成“一个语言都不能少”。这其中，中文分为简体繁体和粤语三种，而除了中英法日语等常用语种外，还包括了许多小众语言△NLLB支持的部分语种截图由于这些语言之间都
HTML中html元素的lang属性的说明HTML中html元素的lang属性的说明我在刚开始学习HTML的时候，关于基本的HTML格式中有一点不明白的地方，基本格式如下：<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title></t
问题描述我在用Keras的Embedding层做nlp相关的实现时，发现了一个神奇的问题，先上代码：a = Input(shape=[15]) # None*15
b = Input(shape=[30]) # None*30
emb_a = Embedding(10, 5, mask_zero=True)(a) # None*15*5
emb_b = Embedding(
目录模型架构预训练步骤MLM(Mask Language Model)NSP下游任务微调BERT如何提升BERT下游任务表现 模型架构BERT的基础transformer结构（encoder部分）：输入部分： 对于transformer来说，输入部分会进行两个操作，包括Input Embedding和Positional Encoding两部分。 Input Embedding就是将输入转为词向
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2024-07-17 06:38:54
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Python是Guido van Rossum在1989年圣诞节期间，为了打发无聊的圣诞节而编写的一个编程语言。Python 提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作"内置电池（batteries included）”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供
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2024-01-22 14:43:10
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今天的博客主要参考了2018年KDD会议的一篇paper《Learning and Transferring IDs Representation in E-commerce》。主要讲了盒马鲜生Embedding的生成策略，因为盒马鲜生是一个比较新的平台，所以新用户和新商品的冷启动问题会比较突出，同时又由于盒马生鲜主打的是卖当季的生鲜，故新商品冷启动问题会持续存在。从整体来看，作者指出生成的商品E
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2024-06-26 15:03:40
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哈喽，大家好，我是开源君，一个资深的互联网玩家，致力于为大家分享各领域优质开源项目。今天给大家推荐的开源项目「drawio」，这个项目是davidjgraph开源的一大绘图项目， star 数拥有着 2.45万，很硬核，在功能上面基本和Microsoft Visio差距不大。这个开源项目相信很多程序员们能用到，绘图可以打开思路，这款绘图工具简单强大。项目介绍这个项目的网站地址是 diagrams.
文章目录文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结1、BERT-flowBERT表示存在的问题BERT-flow2、BERT-whitening向量的内积标准正交基方差与协方差Bert-Whitning算法流程总结3、SimCSE 文本表达：解决BERT中的各向异性方法总结Sentence Embeddings：即能表征句子语义的特征向量，获取这种特征向量的方法有无监督和有监督两种，在无监督学习
深度推荐模型（DLRMs）已经成为深度学习在互联网公司应用的最重要技术场景，如视频推荐、购物搜索、广告推送等流量变现业务，极大改善了用户体验和业务商业价值。但海量的用户和业务数据，频繁地迭代更新需求，以及高昂的训练成本，都对DLRM训练提出了严峻挑战。在DLRM中，需要先在嵌入表（EmbeddingBags）中进行查表（lookup），再完成下游计算。嵌入表常常贡献DLRM中99%以上的内存需求，
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2024-10-25 22:13:41
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模型
text:
I like deep learning.
I like NLP.
I enjoy flying.
one-hot
缺点：高维度，稀疏性，相似度无法衡量
co-occurrence
优点：相似度一定程度上可以衡量 缺点：高维度，稀疏性
SVD（降维）
观察发现，前10%甚至前10%的奇异值的和占了全部奇异值之和的
bertBERT 可以用于问答系统，情感分析，垃圾邮件过滤，命名实体识别，文档聚类等任务中，作为这些任务的基础设施，语言模型使用了双向Transformer作为算法的主要框架，但只利用了 Transformer 的 encoder 部分。因为BERT 的目标是生成语言模型，所以只需要 encoder 机制。使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Pre
安装完Mezzanine后，其目录结构如下图：（templates目录是我手工建立的，不知道为何初始结构没有此目录）上面的目录中，deploy下是生产环境部署时的一些配置文件，暂且略过。requirements目录要放置mezzanine编译所必须的文件，暂时也不管它。重要的目录static下是一推图片，你可以在默认网站的gallery页面下看到这些图片～～除此之外，别的没有了。目录之外的mana
bgp网段互访2 描述：a和d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。1.siteA访问siteB会出现什么问题？ 无法通讯，路由黑洞，数据丢失 原因： 因为a，d建立ibgp邻居关系，d宣告site B，a宣告site A。 a会将siteA的路由传递给d，并且下一跳为a，d会把siteB的路由发给a，并且下一跳为d；
在网页设计、样式代码编程过程中经常用到的设置字体大小的有px、pt、em等，本篇文字主要说说这三者的区别。 基本概念: px 就是表示pixel，像素，是屏幕上显示数据的最基本的点，最小单位； pt就是point，是印刷行业常用单位，等于1/72英寸。 em， 其实就是％，从这个概念上看，em才是真正的“相对单位”。 px是一个点，它不是自然界的长度单位，谁能说出一个“点”有多长多大么？ 可以
Drupal 是世界上最著名的CMS，模块可以说是Drupal的灵魂。如果把 Drupal 比作一艘航母的话，模块就是 Drupal 的战机；熟练掌握 Drupal 使用的模块才能更好的发挥 Drupal 的作用。如下简单介绍 Drupal 经常用到的模块：注：Drupal7新安装后，需要在模块中先选择 Update Manager ,保存后，就可以直接在后台添加其他模块了。1. Administ
