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最新推荐文章于 2024-11-21 20:08:18 发布
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分类专栏： NGINX 文章标签： nginx 运维 linux 服务器
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人人都能看懂的 ChatGPT 原理课:从 GPT1.0 到 ChatGPT，经历了什么？
sybh的博客
06-13 742
纵观 ChatGPT 模型的进化历史，可以看出，模型的发展脚步就是在朝着模拟人类的方式前进着。人类接收语言文字信息，输出语言文字，应用了编解码方式，ChatGPT 也利用了编解码的方式。人类的大脑神经元数量是所有生物中最多的，ChatGPT 应用了超千亿的大规模参数模型。人类采用了对话的方式进行交流，ChatGPT 建模也采用了对话的方式。人类的大脑具有多种多样的功能，ChatGPT 也融合了多任务，各种各样的NLP任务。人类可以通过极少量的样例进行学习，ChatGPT 也可以完成。
GPT-1和GPT-2的发展
hyzhyzhyz12345的博客
02-05 4674
OpenAI在2018年提出来的一个方法——GPT 1.0，GPT 1.0采取预训练+FineTuning两个阶段，它采取Transformer的decoder作为特征抽取器，总共堆叠12个。预训练阶段采用“单向语言模型”作为训练任务，把语言知识编码到decoder里。第二阶段，在第一阶段训练好的模型基础上，通过Finetuning来做具体的NLP任务，迁移能力强。注意在Decoder 中，使用了...
深入浅出语言模型（四）——BERT的后浪们（RoBERTa、MASS、XLNet、UniLM、ALBERT、TinyBERT、Electra）
一个nlp探险者的博客
07-22 4526
引言 上一节我们讲到了BERT，如果要用一句时下正流行的话来形容 BERT 的出现，这句话大概再恰当不过： 一切过往， 皆为序章。 Bert出现之后，研究者们开始不断对其进行探索研究，提出来各式的改进版，再各类任务上不断超越Bert。针对Bert的改进，主要体现在增加训练语料、增添预训练任务、改进mask方式、调整模型结构、调整超参数、模型蒸馏等。下面对近年来Bert的改进版本的关键点做叙述。 上一章说了BERT模型存在一些缺点。 所以，AR方式所带来的自回归性学习了预测 token 之间的依赖，这是
深入浅出语言模型（二）——静态语言模型（独热编码、Tf-idf、word2vec、FastText、glove、Gussian Embedding、Pointcare Embedding ）
一个nlp探险者的博客
07-20 7501
引言 上一节讲述了我们的语言模型，什么是语言模型以及如何得到语言模型还有一些语言模型有趣的应用。对于我们一句话来说，我们需要对其进行特征表示。通俗点来说就是要将其转换成一个向量的形式。那么我们如何将一个句子或者一个词语转化成向量呢，这就是我们今天所要学习的内容——词向量，当我们得到词向量后，我们就可以对一个句子进行特征工程从而得到句子的特征表示。 静态词向量static embedding 独热编码 独热编码是最古老的一种词向量的编码形式，简单来说就是一种0-1表示。对于某个单词，去词库里寻找这个单词所对应
GPT-1、GPT-2和GPT-3模型详解及其进化之路
皮皮blog
09-22 5503
原文[OpenAI gpt模型基于Transformer的语言模型，其利用Transformer的decoder结构来进行单向语言模型的训练。GPT的核心思想是先通过无标签的文本去训练生成语言模型，再根据具体的NLP任务（如文本蕴涵、QA、文本分类等），来通过有标签的数据对模型进行fine-tuning。文中所用的网络结构如下：​。
计算机视觉 对比学习 串烧二
QuantumYou的博客
09-16 1422
对比预测编码（CPC）是一种无监督学习方法，通过使用强大的自回归模型在潜在空间预测未来，从而学习数据的表征。CPC使用概率对比损失函数，诱导潜在空间捕获对于预测未来样本最有用的信息。该方法通过负采样使模型可处理，并在语音、图像、文本和3D环境中的强化学习四个不同领域上展示了其强大的性能。重点：引言：介绍了有监督学习在多个应用中取得的成功，以及无监督学习面临的挑战和重要性。相关工作：讨论了无监督学习中预测未来、缺失或上下文信息的常见策略。CPC方法动机和直觉。
【对比学习串烧】 SimSiam & MoCov3 & DINO
QuantumYou的博客
09-22 1460
论文报告了令人惊讶的实验结果，即使不使用负样本对、大批量或动量编码器，简单的孪生网络也能学习到有意义的表示。SimSiam方法在ImageNet和下游任务上取得了有竞争力的结果。重点内容：论文展示了即使不使用负样本对，孪生网络也能有效地学习，这挑战了对比学习中负样本对的必要性。SimSiam在标准批量大小下也能工作，这与需要大批量训练的模型（如SimCLR）不同。论文发现，与BYOL等模型不同，SimSiam不需要动量编码器来防止输出塌陷。
【论文串烧】多媒体推荐中的模态平衡学习 | 音视频语音识别中丢失导致的模态偏差对丢失视频帧鲁棒性的影响
QuantumYou的博客
09-19 1408
论文的摘要指出，多模态内容的推荐系统需要有效地整合来自不同模态的信息。然而，不同模态之间的信息不平衡导致了弱模态的性能优化不足。为了解决这些问题，论文提出了CKD方法，该方法通过模态特定的知识蒸馏和反事实推断技术，解决了模态不平衡问题，并充分利用了所有模态。通过在六个不同的推荐系统模型上进行广泛的实验，证明了CKD方法可以显著提高推荐性能。论文首先通过实验验证了dropout技术引入的模态偏差，发现这种偏差在隐藏的表示子空间中本质上表现为从多模态到单模态分布的转变。
.NET Compact Framework开发技巧大串烧(Video)
02-15
它提供了与桌面版本相似的编程模型，但针对资源有限的环境进行了优化，使得开发者可以使用.NET语言（如C#、VB.NET）来开发跨平台的应用程序。 .NET Compact Framework的关键特性包括： 1. **类库**: 包含了.NET ...
如何读论文（李沐）
竦貊的博客
06-01 2507
看题目， 摘要，直接看结论 要知道文章，大概讲什么，，方法怎么样决定要不要继续读可以从头到尾读， 作者提出的方法，和别人的方法差别有多大，，流程图，，x轴，y轴读它引用的文献知道每一句话在干什么，，，重复，实现这一片文章，脑补文章 我会怎么办？能不能走下去？..............................
GPT1.0 和 GPT2.0 的联系与区别
最新发布
爱猫的小学森
11-21 1470
GPT1.0与GPT2.0的浅析。
GPT和GPT2.0
guohui_0907的博客
07-29 477
1 面临的挑战 尚不清楚哪种类型的优化目标在学习对迁移有用的文本表示方面最有效。 将这些学习的表示迁移到目标任务的最有效方法没有达成共识。 2 方法介绍        针对各种语言理解任务，论文介绍了一种半监督的学习方法，它包含无监督的预训练阶段和监督的微调阶段。这种方法的目标是将预训练阶段学习到的通用表示迁移到具体的任务中...
【模板】Python多进程文件处理
Write down something
06-14 544
人生苦短，所以用了Python，但是Python慢啊，所以依旧苦短。好在可以开n倍加速早点阶数这无聊的等待时间。 在NLP任务中经常会遇到对大文本进行处理的任务，这些任务包括但不限于： 分词 词性标注 词频统计（大名鼎鼎的WordCount） 关键词提取 大小写转换（当然这个bash命令更方便了，放在这里只是为了凑数:） 为了方便描述，就用task(line)笼统地表示处理这些任务的函数吧，line是每一行的句子。 在常规使用Pythn的时候，我们会打开一个文件然后一行一行地处理： with open(
词向量——openAI GPT 1.0与2.0
zhiman_zhong的博客
11-26 6768
一、1.0 openAI GPT(Generative Pre-trained Transformer)词向量模型，2018年在《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》这篇论文中被提出，下面从几个方面来介绍。 1.产生场景 将训练好的词向量应用到特定任务中有两个主要挑战： （1）it is unclear w...
NLP史上最全预训练模型汇总
夕小瑶科技说
04-11 1万+
目录 一、不同视角下的预训练语言模型对比 二、预训练语言模型的基础：特征抽取机制+语言模型的分类 三、单向模型回顾+内核机制探究 四、BERT内核机制探究 五、BERT系列模型进展介绍 六、XLNet的内核机制探究 参考文献 前言 在小夕之前写过的《NLP的游戏规则从此改写？从word2vec, ELMo到BERT》一文中，介绍了从word2vec到ELMo再到BERT的发展路径...
GPT1、GPT2、GPT3原理
热门推荐
ywm_up
12-05 1万+
文章目录GPT-1：无监督学习GPT-1原理介绍预训练模型（无监督）fine-tuning（有监督）小结GPT-2：多任务学习GPT-2的改进模型参数为什么GPT-2能够适应多任务？GPT-3：海量参数AbstractIntroduction GPT-1：无监督学习 GPT-1原理介绍 GPT模型主要包含两个阶段，第一个阶段，先利用大量未标注的语料预训练一个语言模型，接着，在第二个阶段对预训练好的语言模型进行微改，将其迁移到各种有监督的NLP任务，并对参数进行fine-tuning。 预训练模型（无监督）
GPT-1论文翻译
Learning
03-02 8945
基本是机器翻译，也进行了基本的人工矫正，凑活看吧 原论文：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training 摘要 自然语言理解包括各种各样的任务，如文本蕴涵、问题解答、语义相似性评估和文档分类。虽然大量的未标记的文本语料库非常丰富，但是用于学习这些特定任务的标记数据却非常稀缺，这就使得接受过歧视性训练的模型难以充分执行。我们...
NLP模型应用之三：GPT与GPT-2
谢彦的技术博客
02-12 3967
GPT模型 GPT全称Generative Pre-Training，出自2018年OpenAi发布的论文《Improving Language Understandingby Generative Pre-Training》，论文地址：https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf。 在自然语言处...
GPT-2：语言模型是无监督的多任务学习者
weixin_51697828的博客
12-19 1397
原文：RadfordA,WuJ,ChildR,etal.Languagemodelsareunsupervisedmultitasklearners[J].OpenAIblog,2019,1(8):9. 1.Abstract 自然语言处理任务，如问答、机器翻译、阅读理解和摘要，通常在任务特定的数据集上，通过监督学习来完成。我们证明，语言模型在没有任何显式监督的情况下，可以在一个包含数百万网页的数据集WebText上来学习这些任务。针对阅读理解任务，GPT-2在没...
nlp中的预训练语言模型总结(单向模型、BERT系列模型、XLNet)
Steve Wang's blog
09-09 4256
本文转载自JayLou娄杰，知乎专栏《高能NLP》作者，已与原作者取得联系，已获授权。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493 https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536 本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型，主要包括3大方面、涉及到的模型有： 单向特征表示的自回归预训练语言模型，统称为单向模型： ELMO/ULMFiT/SiATL/GPT1.0/GPT2.0； 双向特征表示的自编码预训练语言模型，统称为BER.
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