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
1.6.1.如何表示字符串 1.6.1.1.word embedding 1.6.1.1.1.文本表示（Representation） 1.6.1.1.2.独热编码 | one-hot representation 1.6.1.1.3.整数编码 1.6.1.1.4.什么是词嵌入 | word embedding ? 1.6.1.1.5. 2中主流的word embedding算法 1.6.1.1.
最近了解下基于 Token 的身份验证，跟大伙分享下。很多大型网站也都在用，比如 Facebook，Twitter，Google+，Github 等等，比起传统的身份验证方法，Token 扩展性更强，也更安全点，非常适合用在 Web 应用或者移动应用上。Token 的中文有人翻译成 “令牌”，我觉得挺好，意思就是，你拿着这个令牌，才能过一些关卡。传统身份验证的方法 HTTP
1.JS的垃圾回收机制
2.js几种数据类型
3. class基本语法及继承
4.new和Object.create的区别
5.箭头函数及其this问题
6. Array.sort()方法与实现机制
7.Set和Map数据结构
8.Proxy
9.CSS权重及其引入方式
10. 标签全部作用
1.JS的垃圾回收机制 &
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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php token的生成 接口特点汇总：1、因为是非开放性的，所以所有的接口都是封闭的，只对公司内部的产品有效；2、因为是非开放性的，所以OAuth那套协议是行不通的，因为没有中间用户的授权过程；3、有点接口需要用户登录才能访问；4、有点接口不需要用户登录就可访问； 针对以上特点，移动端与服务端的通信就需要2把钥匙，即2个token。第一个token是针对接口的（api_tok
本周主要学习了，在生成token的过程中的使用方法，以及可能遇到的问题和对应的解决方法。01 greedy（贪心算法）这个算法，每次预测token的时候，选择其中概率最大的那个token。直到预测到<end>时结束。这种算法的缺点：往往预测的句子，是没有什么意义的话，感觉说的不是人话。02 beam search这个算法是每次选择概率最大的k个，然后在该序列中依据前面已经预测过的tok
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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2024-07-10 07:18:14
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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
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
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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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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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(
jsonpath：对json串进行搜索安装jsonpath安装：pip install jsonpath 导入： from jsonpath import jsonpath jsonpath能通过简单的方式就能提取给定JSON中的字段。jsonpath官方地址：https://goessner.net/articles/JsonPath/在线检验jsonpath是否正确：https://www.j
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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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
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
