处理multi-language model的数据size不平衡的问题

最新推荐文章于 2025-05-15 00:43:09 发布
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本文探讨了在NLP中处理多语言的复杂性，特别关注如何解决数据不平衡问题，通过共享词汇降低计算成本，同时处理不同语言中词汇的歧义。

在NLP中，处理multi-language 是相对棘手的问题，尤其是在语言种类较多的情况比如几十种不同的语言。因为在multi-language model 中训练数据可能不平衡，包括数据丰富和贫乏的不同数据，在这种情况下的数据集可以使用一个shared vocabulary。尽管不同语言中的相同单词可以含义不同，但如果对每种语言都创建一个单词库（vocabulary），计算会更加耗时。

In NLP, dealing with multi language is a relatively tricky problem, especially when there are many kinds of languages, like dozens of different languages. Because the training data in the multi-language model may be unbalanced, including high-resource and low-resourc.
In this case, we can use a shared vocabulary.Although same word can have different meaning in different language. But there is a small number for low-resource languages. If we create vocabularies for each language, the computational cost will be expensive.

【机器学习】详解 RNN
闻韶
07-08 5132
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论文翻译：Falcon: A Remote Sensing Vision-Language Foundation Model
溯源的专栏
07-13 1173
本文提出Falcon，首个专为遥感设计的统一视觉语言基础模型。该模型采用基于提示的范式，在图像、区域和像素三个层面同时支持14种遥感任务（分类、检测、分割等）。为训练模型，研究团队构建了包含7800万样本的Falcon_SFT数据集，覆盖560万幅多分辨率遥感图像，并通过人工验证确保质量。实验表明，仅7亿参数的Falcon在67个数据集上表现优异。模型代码、数据和权重已在GitHub开源。相较以往仅支持特定任务的遥感模型（如GeoChat），Falcon实现了跨层级多任务的统一表征，其核心创新在于通过统一网
从LLM到MLLM，多模态大规模语言模型KOSMOS-1赋予了语言模型看见世界的能力
zenRRan的博客
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来自：机器之心在 NLP 领域，大规模语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于 LLM 的接口完成一个任务。举例而言，对于摘要任务，我们能够将文档输入到语言模型，语言模型就可以生成摘要。尽管 LLM 在 NLP 任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现...
【深度学习】RNN
Dong_ZH的博客
02-27 7629
循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。
Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models
weixin_41696015的博客
03-03 298
Emerging Cross-lingual Structure in Pretrained Language Models 探究是什么让跨语言预训练模型有跨语言的能力 Dissecting mBERT/XLM models 领域相似性 domain similarity 锚点 shared vocabulary (or anchor points) 锚点是在两个语言训练语料中共同出现的相同字符串（identical strings），作为跨语言共享编码器在不同语言中的纽带。 用code-swi
深度学习之循环神经网络RNN
weixin_74009895的博客
10-20 1291
深度学习之循环神经网络RNN
阅读笔记：Multi-model Databases: A New Journey to Handle the Variety of Data
IamCerian的博客
05-27 2737
Multi-model Databases: A New Journey to Handle the Variety of Data 是一篇发表在顶级SCI期刊 “ACM COMPUTING SURVEY”的杰出论文。论文篇幅很长，全文共38页，需要详细内容的可以评论私发。文章的核心词汇是“Multi-model Databases”。字面翻译是多模型数据库。为了避免因为误认而导致的对于读者时间的浪费，这篇文章的内容将会以论文的形式布局。 CatalogsIntroductionPRELIMINARIES
【AI大模型学习】Efficient Large-Scale Language Model Training on GPU Clusters Using Megatron-LM
参谋谋的博客
03-26 1038
所以本文通过组合张量、流水线和数据并行，实现扩展到数千个 GPU的大模型训练，提出了一种新颖的交错流水线调度，可以将吞吐量提高 10% 以上，并且内存占用与现有方法相当。(a) 张量并行所需的全归约通信必须经过服务器间的连接，通信会消耗大量时间，因为多机通讯明显比单机内GPU的通信更慢（尤其是单机内还有nvlink这样的东西）因为随着GPU和CPU的数量增多，通信量的增长却不是线性的。所以本文的目的是提出一个DP\PP和TP相结合的并行方法（简称为 PTD-P），提升训练吞吐量，同时保留严格的优化器语义。
one-hot 编码、multi-hot 编码 和 Embedding
Rhett_Butler0922的博客
05-15 1248
Multi-hot 编码是 one-hot 编码的扩展，用于表示一个样本属于多个类别的场景。向量长度仍为类别总数NNN，但可以有多个位置为 1，表示样本同时属于多个类别。数学表示对于一个样本属于类别集合Si1i2ikSi1​i2​ik​vv0v1vN−1vj1ifj∈Selse0vv0​v1​vN−1​vj​1ifj∈Selse0例子Embedding（嵌入）
【阅读记录-章节4】Build a Large Language Model (From Scratch)
weixin_44329069的博客
11-28 1694
批归一化适用于批次大小较大且固定的场景，通过批次内归一化加速训练。层归一化更适用于批次大小不固定或较小的场景，特别是在LLMs中因其独立于批次大小的特性，提供了更高的灵活性和稳定性。1. 批归一化（Batch Normalization）定义：在训练批次内对每个特征维度进行归一化。优点加速训练过程。提高模型性能。缺点依赖于批次大小，批次过小时效果不佳。在分布式训练中实现较复杂，因为需要跨设备共享统计量。2. 层归一化（Layer Normalization）定义。
关于rnn的学习
开心的火龙果的博客
10-14 704
rnn主要是用来解决时间序列信息的问题，当一个信息在不同的t上具有前后关系时，使用rnn可以学习到前后信息之间的联系。比如针对语音识别、文字识别这种具有上下文联系的问题，我们就可以利用rnn来进行学习。 rnn如何将上下文的信息联系起来呢？这里可以联系到之前学习到的时间序列分析的思想，一个简单的时间序列模型MA模型：就是根据之前p个时刻的信息来建立线性方程，从而预测t+1时刻的结果。rnn同样借...
深度学习之自然语言处理（RNN）
weixin_55922470的博客
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前馈型神网络：指网络的传播方向是单向的，先将输入信号传给下一层（隐藏层），接收到信号的层也同样传给下一层，然后再传给下一层……像这样，信号仅在一个方向上传播。存在问题：不能很好地处理时间序列数据（以下简称为“时序数据”）即单纯的前馈网络无法充分学习时序数据的性质。所以需要引入RNN（循环神经网络）1 概率和语言模型。
RNN入门详解及TensorFlow源码实现--深度学习笔记
知行_那片天
05-03 1万+
RNN入门详解及TensorFlow源码实现–深度学习笔记一、RNN简介RNNs的目的使用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输
循环神经网络（RNN）入门指南及代码示例
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循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种擅长处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，RNN拥有循环连接，可以保留以前的信息，从而在处理时间序列数据、自然语言处理等任务中表现出色。在这篇文章中，我们将详细介绍RNN的基本概念及其变体LSTM和GRU，并通过代码示例展示如何在实践中使用这些模型。
RNN（循环神经网络）
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weixin_63685622的博客
05-16 2万+
RNN(Recurrent Neural Network), 中文称作循环神经网络,它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征,一般也是以序列形式进行输出.RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果,能够作为当下时间步输入的一部分(当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出)对当下时间步的输出产生影响.结构：三层，输入、输出、隐藏层（循环在隐藏层）图中sigma为sigmiod函数，将值压缩在0-1之间。
深度学习之循环神经网络(RNN)
weixin_43775295的博客
11-12 993
其一般处理单个的输入，前一个输入和后一个输入完全无关，但实际应用中，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。​ 由于RNN特有的memory会影响后期其他的RNN的特点，梯度时大时小，learning rate没法个性化的调整，导致RNN在train的过程中，Loss会震荡起伏，为了解决RNN的这个问题，在训练的时候，可以设置临界值，当梯度大于某个临界值，直接截断，用这个临界值作为梯度的大小，防止大幅震荡。中必须包含原始序列中的所有信息，它的长度就成了限制模型性能的瓶颈。
学习笔记：RNN基本结构与Char RNN文本生成
czp_374的博客
07-30 4462
从这篇文章起，将开始学习循环神经网络（RNN）以及相关的项目。这篇文章首先会向大家介绍RNN经典的结构，以及色的几个变体。接着将在 TensorFlow 中使用经典的RNN结构实现一个有趣的项目： CharRNN 。Char RNN可以对文本的字符级概率进行建模，从而生成各种类型的文本。 1 RNN的原理 1.1 经典RNN结构 RNN的英文全称是Recurrent Neural Ne...
深度学习笔记 | 漫游RNN（循环神经网络）
Qiang_san的博客
04-03 1341
深度学习新手保姆级教程，带你轻松上手RNN。本文将从三个方面展开介绍RNN（循环神经网络），深入浅出让你打造自己的RNN。
(挺清楚)深度学习之RNN(循环神经网络)
qq_43703185的博客
09-07 1053
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32241189/article/details/80461635 一 RNN概述     前面我们叙述了BP算法, CNN算法, 那么为什么还会有RNN呢?? 什么是RNN, 它到底有什么不同之处? RNN的主要应用领域有哪些呢?这些都是要讨论的问题.     1) BP算法,CNN之后, 为什么还有RNN?
(This model applies a multi-headed self-attention operation over theinput context tokens followed by position-wise feedforward layers to produce an output distributionover target tokens)
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10-22
多头自注意力机制允许模型从不同的角度关注输入序列的不同特征，在处理输入上下文令牌时，它能使模型在序列内部建立任意两个令牌之间的动态关联，实现高效的信息融合，减少模型参数数量的同时提高计算效率，尤其适合处理长文本序列[^1][^2]。 在模型应用多头自注意力操作时，输入的上下文令牌会被分别映射到多个子空间，每个子空间都有独立的查询（Query）、键（Key）和值（Value）矩阵。通过计算查询和键之间的相似度，得到注意力权重，这些权重用于对值进行加权求和，从而得到每个头的输出。将多个头的输出拼接起来，再经过一个线性变换，就完成了多头自注意力操作，这个过程使得模型能够捕捉到输入序列中不同位置之间的复杂依赖关系[^1][^2][^4]。 位置前馈层则是在多头自注意力操作之后对输出进行进一步的非线性变换。它通常由两个线性层和一个非线性激活函数（如ReLU）组成。第一个线性层将多头自注意力的输出映射到一个更高维的空间，经过激活函数引入非线性特性，增加模型的表达能力；第二个线性层再将其映射回原来的维度，得到最终的输出。通过位置前馈层，模型可以对多头自注意力操作得到的信息进行进一步的处理和整合，产生目标令牌的输出分布[^4]。 以BERT模型为例，它基于Transformer架构，编码器由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。BERT在处理输入文本时，先通过分词与标记化将文本转换为令牌序列，然后应用多头自注意力机制捕捉序列中令牌之间的依赖关系，接着经过位置前馈层进行非线性变换，最终得到目标令牌的输出分布，用于后续的预训练任务，如Masked Language Model和Next Sentence Prediction[^2][^4]。 ```python import torch import torch.nn as nn # 定义多头自注意力层 class MultiHeadAttention(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads): super(MultiHeadAttention, self).__init__() self.d_model = d_model self.num_heads = num_heads self.d_k = d_model // num_heads self.W_q = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model) self.W_o = nn.Linear(d_model, d_model) def forward(self, Q, K, V): batch_size = Q.size(0) Q = self.W_q(Q).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) K = self.W_k(K).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) V = self.W_v(V).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2) attn_scores = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / (self.d_k ** 0.5) attn_probs = torch.softmax(attn_scores, dim=-1) output = torch.matmul(attn_probs, V) output = output.transpose(1, 2).contiguous().view(batch_size, -1, self.d_model) return self.W_o(output) # 定义位置前馈层 class PositionwiseFeedForward(nn.Module): def __init__(self, d_model, d_ff): super(PositionwiseFeedForward, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(d_model, d_ff) self.fc2 = nn.Linear(d_ff, d_model) self.relu = nn.ReLU() def forward(self, x): return self.fc2(self.relu(self.fc1(x))) # 定义模型 class Model(nn.Module): def __init__(self, d_model, num_heads, d_ff): super(Model, self).__init__() self.multihead_attn = MultiHeadAttention(d_model, num_heads) self.feed_forward = PositionwiseFeedForward(d_model, d_ff) def forward(self, x): attn_output = self.multihead_attn(x, x, x) output = self.feed_forward(attn_output) return output # 示例输入 d_model = 512 num_heads = 8 d_ff = 2048 batch_size = 32 seq_length = 10 input_tensor = torch.randn(batch_size, seq_length, d_model) # 创建模型实例 model = Model(d_model, num_heads, d_ff) # 前向传播 output = model(input_tensor) print(output.shape) ```
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