gnmt 模型参数分析

最新推荐文章于 2025-05-24 11:49:21 发布
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本文深入探讨了GNMT（谷歌神经机器翻译）模型的参数配置，包括其架构设计、权重分布以及对翻译性能的影响。通过对模型的细致分析，揭示了参数优化对于提升翻译准确性的关键作用。 
# tensorflow/nmt的模型参数分析，配置为enc:2,dec:2,uni,bahdanau
# src_emb:620, trg_emb:650, src_hid:1000, trg_hid:1200
# Trainable variables
  embeddings/encoder/embedding_encoder:0, (30005, 620), /device:GPU:0
  embeddings/decoder/embedding_decoder:0, (30005, 650), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/reset_gate/matrix_0:0, (620, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/reset_gate/matrix_1:0, (1000, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/update_gate/matrix_0:0, (620, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/update_gate/matrix_1:0, (1000, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/candidate/matrix_0:0, (620, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2seq/encoder/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/gru_cell/candidate/matrix_1:0, (1000, 1000), /device:GPU:0
  dynamic_seq2s
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【人工智能】LLM 大型语言模型发展历史
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第05课：一文说透大模型
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最近，有一个明显的感受，AI开始快速从感知职能向认知智能迈进了，也就是说，正从“能听、会说、会看”的感知智能，逐渐走向“能思考、能回答、能总结、能创作”的认知智能，甚至开始进行“决策和推理”了。
模型参数与计算量
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模型参数与计算量 原文链接：https://hey-yahei.cn/2019/01/07/MXNet-OpSummary/ 这一两个月比较忙，没什么时间空下来写写博文，加上最近处于摸索阶段，各种思路还没有理清，不敢瞎写。 这两天看到Lyken17的pytorch-OpCounter，萌生了一个写一个MXNet的计数器的想法，项目已经开源到github上，并且做个pip的包，嘻嘻……第一次做包，虽...
《深入了解TensorFlow》笔记——Chapter 4.2 模型参数
dongz
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文章目录模型参数使用流程创建模型参数初始化模型参数更新模型参数保存和恢复模型参数保存模型参数恢复模型参数变量作用域tf.Variable的局限变量作用域的优势变量作用域的使用 模型参数是指模型的权重值和偏置值。TensorFlow模型参数的使用方法，包括模型参数的创建、初始化和更新，以及从模型参数的存储和恢复方法。 模型参数使用流程 TF中模型参数的使用流程如下图所示： 图中，tf.Variable()类实现了数据流图上的存储节点，它能够在操作执行完成后仍然保存变量值，因此我们使用它来存储模型参数。为了训练
大模型参数——详细介绍
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大模型参数——详细介绍
模型参数设置
临近边缘
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Parameter Set 1 Pconv: 优化器和学习率 batch_size = 6 parser.add_argument('--b1', type=float, default=0.0) parser.add_argument('--b2', type=float, default=0.9) parser.add_argument('--gen_lr', type=float, default=0.0002) lr = args.gen_lr G_optimizer = optim.Adam(ge
数学建模参数：像调料一样关键
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
01-06 1956
模型参数是决定模型表现的关键因素，就像做菜时的调料、汽车的油门或衣服的尺码，不同参数会导致不同的结果。在数学建模中，参数如人口增长模型的初始人口和增长率，或走路问题的速度和时间，直接影响输出。参数的作用包括调节模型输出、反映现实差异，且需通过数据确定。通过小明调果汁配比的小故事，形象说明"调参"过程。总结为口诀：模型参数像调料，决定结果变化；需数据支撑才能准确。举例线性回归、抛物线运动等模型，说明斜率、截距等参数的具体意义和应用场景。
详细解析GNMT（Google’s Neural Machine Translation System）
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08-08 5281
总结：1. GNMT 模型的成功，背后依靠的是 attention 机制和 seq-seq 的结合。 2. 为了解决 OOV（out-of-vocabulary）问题，使用 sub-word units（wordpieces） 3. Encoder 和 decoder 均使用 LSTM 和残差网络搭建，其中 encoder 第一层使用双向 LSTM，decoder 过程中，在 beam searc...
RNN发展（RNN/LSTM/GRU/GNMT/transformer/RWKV）
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RNN/LSTM/GRU/GMNT/Transformer/RWKV
模型常用参数
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模型常用参数 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/79937291 1.错误率(Error Rate)： 分类错误的样本数占样本总数的比例 以D作为样本集，错误率计算公式如下： 解释：统计分类器预测出来的结果与真实结果不相同的个数，然后除以总的样例集D的个数 2.精度(Accuracy)：是分类...
模型参数小结
weixin_43888760的博客
01-20 876
1.batch_size: 喂给模型的小批次数据。 2.num_train_steps: 训练数据所需的总步数。 3.epoch: 使用训练集中的全部样本训练的总次数。 4.iteration: iteration等于使用batch_size个样本全部跑完一次训练样本数据的次数。 5.num_warmup_steps: 学习率预热的步数。（先用最初的小学习率训练，然后每训练一步，学习率递增，直到最初设置的比较大的lr;之后学习率继续衰减。） 使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的
模型训练参数（基于Pytorch框架）
gyqJulius_Caesar的博客
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优化器 Adam优化器 ADAM原文链接：https://arxiv.org/pdf/1412.6980.pdf Adam(Adaptive Moment Estimation)本质上是带有动量项的RMSprop，它利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。它的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。 class torch.optim.Adam(params, lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), eps=1e-08, weigh
模型的常规常用参数
weixin_44943389的博客
10-09 2550
以上是一些常见的模型训练参数，实际应用中可能还会根据具体问题的特点和模型的类型选择其他参数。调整这些参数需要根据具体情况进行实验和评估，以找到最优的配置。训练一个机器学习或深度学习模型时，需要设置一些常规参数来指导训练过程。
模型的“参数”与“超参数”
Felier's Blog
09-05 8603
目录 前言 一、“参数”与“超参数” 二、模型训练与最终模型 三、参考文献 前言 起初由于团队项目临时需要，花了个一两、天的时间直接仓促上手了机器学习算法。直至最近回顾机器学习的模型评估与选择方面的内容时，才幡然发现在初识机器学习阶段对于个别知识点的理解存在偏差，故特别记录下自身对于模型训练过程中的几个不正确的认识。 一、“参数”与“超参数” 通常所述的模型调参，是指算法的“超参数”，可以理解为模型的“外部参数”； 周志华老师在机器学习一书中对于“超参数”的定义是：“超...
7.4模型参数与输入
weixin_44259522的博客
04-09 511
第一类是定义模型范围、结构和性质的参数,统称为“模型参数”,包括模型边界位置、模拟单元厚度和已知污染区范围等模型几何性质参数,渗透系数、空隙度和化学反应速率常数等物理和化学参数,初始条件、边界条件、源汇强度等外部作用参数等。这里我们应用模型参数的广义定义。在前面几节中,我们已经讨论了初始条件,边界条件和源汇等参数,本节侧重讨论模型域参数的赋值方法、模型几何参数,水流参数和污染物迁移参数,包括渗透系统K、贮水参数(贮水率S,贮水系数S和给水度S,)、空隙度n ,弥散度α ,吸附/解吸参数(滞留因子R。
【一文看懂】7B、175B，这些大模型参数是什么意思？它们是怎么算出来的？参数越多=模型越强
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05-08 1735
简单来说，参数是模型从数据中提取规律的关键，也是其完成各种任务的基础。它们可以被看作是模型内部的 “调节因子”，决定了模型如何处理输入信息并生成输出结果。每一个参数都对应着模型的一部分行为，比如如何解读输入的内容、如何生成输出的答案等。通过调整这些参数，模型能够逐渐提高自己的表现，从而更准确地完成任务，例如回答问题、生成文章或进行预测。参数的数量越多，模型能够捕捉到的规律和细节通常也越丰富，但同时也需要更多的计算资源和训练时间。权重（Weights）：权重是模型的核心参数，用于表示不同输入特征的重要性。
模型参数以及内存的计算方法
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符号表本文的示例模型是decoder-only模型，即若干个相同的层，有的人称之为block，每个block包含：self-attention层、MLP层（或者称为FFN层）。如下：数学符号定义\(l\)模型层数，即block的数量\(d\)隐层维度、token维度\(h\)注意力头数\(b\)训练批次大小，即batch ...
大模型与大模型参数
金木AI
02-20 6685
大模型的工作原理类似于小型模型，但由于其参数数量庞大，因此需要更多的计算资源和更长的训练时间。在训练过程中，大模型通过输入大量的数据样本，并根据这些数据样本与其对应的标签进行参数调整，以使模型能够更准确地预测未知数据的标签或属性。大模型的参数指的是模型中需要学习和调整的权重和偏置。这些模型在训练过程中需要处理大量的数据，并通过不断的调整参数来逐步提高对任务的准确性。总的来说，大模型的参数包括所有层中的权重和偏置，这些参数的数量可能会非常庞大，特别是在具有多层和大规模连接的深度神经网络中。
大模型参数到底什么？它是如何影响模型性能的？一文彻底搞懂模型参数的意义和作用
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05-24 2834
你是否曾经好奇，像 GPT、BERT 这样的大模型是如何工作的？为什么它们的名字后面常常跟着“175B”或“0.5B”这样的数字？这些“参数”到底是什么？它们是如何影响模型性能的？今天，我们就用最生活化的例子，带你彻底搞懂模型参数的意义和作用！
transformer模型 实战
12-26
Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习架构，最初由Google于2017年在论文《Attention is All You Need》中提出，它在自然语言处理领域取得了革命性的突破，尤其是机器翻译和文本生成任务上。实战中，Transformer通常用于： 1. **机器翻译**：如Google的GNMT (Google Neural Machine Translation)系统，通过编码器将源语言句子转化为向量，解码器再根据这些向量生成目标语言的等效句子。 2. **文本分类**：在情感分析、主题分类等任务中，可以对输入文本进行分段，然后每个部分作为Transformer的一个输入序列。 3. **问答系统**：如BERT、RoBERTa等预训练模型，在阅读理解、闭合式问题回答等方面展现出强大的能力。 4. **文本生成**：例如生成文章、诗歌、代码片段等，通过条件语言模型如GPT系列。 5. **对话系统**：像ChitChatGPT，就是基于Transformer的聊天机器人，能够理解和回应用户的问题。 在实际应用中，使用Transformer需要数据预处理（如分词、编码）、模型训练（调整超参数、优化算法）以及部署和推理。如果你想要深入实践，建议从搭建基础环境开始，选择一个适合入门的开源库，比如PyTorch或Hugging Face的Transformers，跟着教程一步步实践。
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