Keras库提供了一套供深度学习模型训练时的用于监控和汇总的标准性能指标并且开放了接口给开发者使用。 除了为分类和回归问题提供标准的指标以外，Keras还允许用户自定义指标。...这使我们可以在模型训练的过程中实时捕捉模型的性能变化，为训练模型提供了很大的便利。 在本教程中，我会告诉你如何在使用Keras进行深度学习时添加内置指标以及自定义指标并监控这些指标。...完成本教程后，你将掌握以下知识： Keras计算模型指标的工作原理，以及如何在训练模型的过程中监控这些指标。 通过实例掌握Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标的使用方法。...Keras Metrics API文档 Keras Metrics的源代码 Keras Loss API文档 Keras Loss的源代码 总结 在本教程中，你应该已经了解到了如何在训练深度学习模型时使用...具体来说，你应该掌握以下内容： Keras的性能评估指标的工作原理，以及如何配置模型在训练过程中输出性能评估指标。 如何使用Keras为分类问题和回归问题提供的性能评估指标。
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。...在下面的示例中，我对 ([2,1,1,0]) 进行了预测，得出的预测为 1，这与数据集中的数据相对应。 提高该模型准确性的一种方法是增加数据。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
然而，研究结果表明视觉问答方法倾向于记忆训练数据中存在的偏置，而不是正确地学习到如何基于图像信息回答问题。因此，这些方法通常在分布内数据上表现良好，但在分布外数据上表现不佳。...由于视觉问答数据集的广泛使用，目前最流行的模型评价指标也是视觉问答数据集采用的指标Open-Ended Accuracy，其被定义为预测答案在答案集合中的个数除以3，然后取其结果与1的较小值，以平衡正确答案的多样性与准确性...答案重排在普通视觉问答模型给出预测答案的基础上按照一定的重排方法对预测答案进行重新排序，以达到减轻模型偏置的目的。...但视觉语言模型在鲁棒视觉问答方面的表现缺乏研究，因此论文梳理了视觉语言模型应用于鲁棒视觉问答任务时的设置与性能表现，将视觉语言模型分为单流（single-stream）和（dual-stream）两类，...并指明未来研究方向在于构建大规模、多分布、多样性的数据集，提出多种场景下泛用的评价指标，提升视觉问答模型和视觉语言预训练模型在真实场景下的鲁棒性。
去年，谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ，它使用单一视觉语言模型处理多项任务，在多模态大模型领域保持较高热度。...但是，Flamingo 在训练时只使用预测下一个文本单词作为目标，并没有对视觉部分施加专门的监督信号，直接导致了在推理阶段，其只能支持以文本作为输出的多模态任务，大大限制了模型的能力以及应用场景。...除以文本作为输出的任务指标之外，Emu 模型具有更加通用的功能，能够同时完成以图片作为输出的任务，如文生图；且具备很多新型能力，如多模态上下文图像生成。Emu 的能力覆盖图像与文本的生成及视频理解。...Emu 在众多常用测试基准上表现出极强的零样本性能，展现了模型在遇到未知任务时强大的泛化能力。...此外，Emu 在图像问答 VQAv2 和视频问答 MSRVTT 数据集上也展现了强劲的视觉问答功能。
为了能够让大模型具备最新的知识，当前主要方法是对新的知识文档进行持续预训练，然而LLM在文档中提取知识时，往往会面临困难。...当大模型无法获取新知识时，会有很大的概率出现幻觉，如果是对客服务类场景，这将是致命的。为此，让LLM保持最新状态有必要的。 为了能将最新的知识注入到大模型参数中，本文进行了深入的研究。...「记忆（Memorization）」：通过下一个词预测任务，让模型学习记忆原始文本中的事实信息。...SELF-TUNING框架的学习主要具体主要分为三个阶段，如上图所示： 「第一阶段」：模型使用训练文档和相关QA数据进行训练，同时结合SELFTEACHING任务，学习如何从原始文档中吸收知识。...「第二阶段」：模型应用学习到的策略，从新的文档中提取知识，并复习其问答技能。 「第三阶段」：模型继续在新的文档上训练，以确保对新知识的深入理解。
开发人员、用户以及审稿人（学术界）都希望了解这些模型的能力。 衡量系统表现的标准方式是在测试集上评估其误差率。只有当测试集可以代表潜在的真实世界任务时，高准确率才是一个好模型的指标。...在研究过程中，作者发现这样的过稳定性也适用于问答任务。此外，这种行为在视觉问答网络和表格问答网络中也有所体现。作者使用归因定义一种通用的测试方法，以度量过稳定性的程度（4.3 节和 5.3 节）。...接下来提供本文结果的概述，在每种情况下都会对新输入上的预训练模型进行评估，并保持网络参数不变。 图像问答（第 4 节）：该任务是要回答有关图像的问题。...研究者的主要发现是，当被添加短语的句子中包含所有模型认为重要（对原始段落而言）的疑问词时，攻击成功的可能性更高。...此外，本文还说明了在段落理解模型上归因是如何增强攻击力度的（Jia 和 Liang 2017 年提出）。研究结果表明，归因可以加强准确率的标准衡量，还可以使模型性能具备可探究性。
占据绝大多数的负例会支配模型的训练过程，导致模型倾向于负例，而测试时使用的F1指标需要每个类都能准确预测； 简单负例过多。...总的来说，大量简单负例会在交叉熵的作用下推动模型忽视困难正例的学习，而序列标注任务往往使用F1衡量，从而在正例上预测欠佳直接导致了F1值偏低。...基于这个观察，我们使用现有的Dice Loss，并提出一个基于Dice Loss的自适应损失——DSC，在训练时推动模型更加关注困难的样本，降低简单负例的学习度，从而在整体上提高基于F1值的效果。...DSC是一种用于衡量两个集合之间相似度的指标： 如果我们令A是所有模型预测为正的样本的集合，令B为所有实际上为正类的样本集合，那么DSC就可以重写为： 其中，TP是True Positive，FN是False...6、对以准确率为指标的任务的影响 通过上述实验我们知道，Dice Loss有助于提高F1值的表现，那么对以准确率为指标的任务又如何呢？
Transformer 的 encoder 是一次性读取整个文本序列，而不是从左到右或从右到左地按顺序读取， 这个特征使得模型能够基于单词的两侧学习，相当于是一个双向的功能。...图片 by Rani Horev 当我们在训练语言模型时，有一个挑战就是要定义一个预测目标，很多模型在一个序列中预测下一个单词， “The child came home from ___” 双向的方法在这样的任务中是有限制的...Next Sentence Prediction (NSP) 在 BERT 的训练过程中，模型接收成对的句子作为输入，并且预测其中第二个句子是否在原始文档中也是后续句子。...---- 如何使用 BERT?...可以使用 BERT 学习两个标记 answer 开始和结尾的向量来训练Q＆A模型。 在命名实体识别（NER）中，系统需要接收文本序列，标记文本中的各种类型的实体（人员，组织，日期等）。
在重要的机器阅读领域，基于DuReader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— BiDAF，相较于DuReader原始论文中的基线，在效果上有了大幅提升，验证集上的ROUGE-L指标由原来的...而近两年机器阅读理解技术所取得的进展，为精准答案定位提供了有力的技术支持。在百度的搜索问答和小度音箱中，都使用到了机器阅读理解技术，为数亿用户提供了精准问答。 ? 2....BiDAF模型原理介绍 BiDAF是一个经典的机器阅读理解模型，包含多阶段的层次化过程，通过使用双向注意流机制，在不进行早期总结的情况下，仍可以在不同的粒度级别上，获得一个查询感知的上下文表示。...飞桨团队在实现并升级BiDAF的过程中，去掉了char级别的embedding，在预测层中使用了pointer network，并且参考了R-NET中的一些网络结构，从而达到了比原始论文中更好的模型效果...如果开发者需要改变模型训练时的超参数，例如初始学习率、隐层维度等，可以通过指定以下参数来实现： sh run.sh --train --pass_num 5
图注：用于对大型语言模型和图灵论文进行评分的指标 图灵 1950 年的原始论文提出了用于图灵测试的 37 个问题，当中有针对他思考关于机器的中心主题，还有一些是向实验模仿游戏的计算机提出的示例问题。...ChatGPT 完成内容的生成后，在可读性、正确性、清晰性等指标上与图灵的原始论文进行比较，结果如下图。...假设一个 LLM 被嵌入到一个系统中，该系统定期咨询此类资源，并使用现代模型编辑技术来保持其预测的事实准确性，实现信念更新需要什么样的能力？...这使得它们能够预测给定的单词序列将如何在给定图像的上下文中继续。VLM 可用于视觉问答或就用户提供的图像进行对话，也就是俗称的“看图说话” 那么，用户提供的图像能否代表可以评估命题真假的外部现实？...SayCan 这类系统中包含的语言模型经过预训练，可以在纯文本数据集的无实体环境中执行序列预测。它们并没有通过与其他语言使用者交谈来学习语言。
本文的SimpleTOD模型，使用一个单一的因果模型，该模型训练所有子任务，并将其重定向一个单一序列预测问题。...第i层由两个块组成，每个块保持模型维数d。第一个block使用基于k个head的multi-head注意力机制，同时因果模型未使用未来的tokens。 ?...之前的工作使用oracle DB搜索结果在模型训练时实现嫉妒功能，同时作为推理时的输入，当然也包括使用oracle DB搜索结果直接对比实验。...例如，分离模型可能会提高inform rate，但会损害由BLEU测量的反应生成。无论如何，在这的实验设置下，SimpleTOD模型在iform和sucess指标上有了完成的表现。...4 总结 论文中探索了一种简单的任务导向对话方法(SimpleTOD)，它使用单一的因果语言模型。为此，在训练过程中，将对话状态跟踪、动作预测和响应生成的所有输入视为模型的单个序列。
此时模型在根据新添加的两个样例句子就可以“照葫芦画瓢”式地预测结果了。 1.4 如何挑选合适的Pattern?...，单向预训练语言模型都包含Autoregressive Language Modeling（ALM），这些任务是预训练目标，本质上是预测被mask的位置的词，在训练时让模型理解语言的上下文信息。...参数有效性训练 ：在参数有效性学习过程中，大模型中只需要指定或额外添加少量的可训练参数，而其余的参数全部冻结，这样可以大大提高模型的训练效率的同时，确保指标不会受到太大影响。 2....训练目标：当模型遇见 [mask] token时，则根据学习得到的上下文语义去预测该位置可能的词，因此，训练的目标是对整个词表上的分类任务，可以使用交叉信息熵作为目标函数。...生成式摘要：在文本摘要中，通过生成方法获得摘要； 机器翻译：给定原始语言的文本，来生成目标语言的翻译句子； 问答：给定query，直接生成答案；
使用三种类型的语言建模任务对模型进行预训练：单向，双向和序列到序列的预测。通过使用共享的Transformer网络并利用特定的自注意mask来控制预测条件所处的环境，可以实现统一的建模。...更具体地说，该模型建立在用于序列到序列学习的编码器-解码器框架上，同时具备查询知识库的能力，并在知识库中的问答对及其相关三元组的语料库上进行训练。...为了研究更好的genQA评价指标，我们在两个标准genQA数据集上收集了人类对正确性的高质量判断，使用我们的人类评估数据集，我们证明了基于n-gram相似性的现有指标与人类判断没有关联。...与广泛使用的现有指标相比，我们提出的指标显示出与人为判断的相关性明显更高。 ? ?...PALM最大限度地减少了现有去噪方案在预训练和微调之间的不匹配，因为在微调过程中生成的文本不仅仅是重构原始文本。
端到端训练可以让 LMM 在必要时根据检索到的段落生成文本，并通过学习生成特殊标记对输出进行批判。这些反思标记（表 1）表示需要检索或确认输出的相关性、支持性或完整性。...然后，使用标准的下一个 token 预测目标来训练生成器 LM，以学习生成 自然延续 (continuations) 以及特殊 tokens (用来检索或批评其自己的生成内容).下面介绍两个模型的监督数据收集和训练...给定一对输入 - 输出（x,y），使用检索模型和批判者模型来增强原始输出 y，以创建精确模拟 SELF-RAG 推理时间过程的监督数据。...其中，批判标记 ISREL 和 ISSUP 会附加在检索到的段落之后。在输出 y（或 yT）结束时，C 会预测总体效用标记 ISUSE，并将包含反射标记和原始输入对的增强输出添加到 Dgen 中。...SELF-RAG 通过预测原始词汇中的下一个标记以及新添加的特殊标记（称为” 反思标记”），训练 LM 学习检索、生成和批判文本段落以及自己的生成。
在大型语言模型时代，RAG指的是在回答问题或生成文本时，先从大规模文档库中检索相关信息，然后利用这些检索到的信息来生成响应或文本，从而提高预测的质量。...4.2 如何匹配查询和文档的语义空间 在RAG应用中，一些检索器使用相同的嵌入模型来编码查询和文档，而其他检索器则使用两个模型分别对查询和文档进行编码。...6.1.1 预训练阶段 这段论文讨论了在预训练阶段使用检索方法来增强预训练语言模型（PTMs）在开放域问答（QA）中的性能。...在预训练阶段，模型通过预测掩码句子x中的掩码词汇y来进行学习，模拟P(x|y)。 RETRO（Borgeaud et al., 2022）: 目标：利用检索增强来预训练一个自回归语言模型。...综合这些工作，主要关注以下三个核心指标：答案的忠实度、答案相关性和上下文相关性。 忠实度: 这个指标强调模型生成的答案必须保持对给定上下文的忠实，确保答案与上下文信息一致，不偏离或矛盾。
IN2训练使用合成问答数据，向模型显式指出重要信息可以位于上下文中的任何位置。...研究人员使用了两种类型的训练问题：一种是要求在一个片段中提供细节，另一种是需要整合和推断来自多个片段的信息。 IN2训练到底效果如何？使用明星模型Mistral-7B来试试。...在保持自己执行短上下文任务能力的同时，FILM-7B在各种长上下文任务中也表现出色，例如总结长文本，回答有关长文档的问题，以及对多个文档的推理。 上表是不同模型在现实的长上下文任务中的表现。...给定一个原始文本，首先使用LLM（GPT-4-Turbo）生成一个问答对 （q，a），然后合成一个长上下文 L，其中包括来自C的其他随机抽样文本的必要信息。...超参数：将全局批处理大小设置为128，使用余弦学习率衰减，最大值为1e-6。
近年来，深度学习所取得的前所未有的成功，使得该领域的研究在过去十年中保持激增。这些文献中已经提出了许许多多的算法模型、基准数据集一集评测指标，因此需要一个对这个领域进行全面而且跟进趋势的调查。...也正因为如此，如今很少有文章去关注如何使用浅层学习模型来缓和模型计算和构建数据时的局限性。 ? 模型 文本分类模型 文本分类就是从原始文本语料中提取语义特征，并基于这些特征预测文本数据的主题类别。...最后，根据所选特征将表示的文本输入分类器。 ? ? 浅层学习方法是机器学习的一种。它从数据中学习，数据是对预测值的性能很重要的预定义功能。但是，要素工程是一项艰巨的工作。...深度学习模型 DNN由人工神经网络组成，该人工神经网络模拟人脑以自动从数据中学习高级功能，在语音识别，图像处理和文本理解方面比浅层学习模型获得更好的结果。...训练模型的性能由下游任务验证，例如情感分类，问题回答和事件预测。在表2中显示了多年来的DNN，包括与相应基本模型，评估指标和实验数据集不同的设计。
Emu在众多常用测试基准上表现出极强的零样本性能，展现了模型在遇到未知任务时强大的泛化能力。...此外，Emu在图像问答VQAv2和视频问答MSRVTT数据集上也展现了强劲的视觉问答功能。...Emu在视觉问答数据集 VQAv2、VizWiz、MSRVTTQA上的少样本上下文学习表现突出。...如何把海量多模态数据包括视频数据纳入一个更加「统一」的多模态学习框架，从而提升多模态大模型的通用性，智源视觉团队解决了几个重要问题： 1....交错的视频-文本数据 3. 预测多模态序列的下一个元素。 模型训练方面，Emu将自回归地预测多模态序列中的下一个元素（既包含文本也包含图像）作为统一的学习目标进行预训练。
QA模型的预测对象都是答案在文章中的起始位置和结束位置，这样的方式虽然简单有效，但作者发现这会导致模型学习到一种虚假的统计线索：『答案位置偏差』。...Introduction 抽取式问答(Extractive QA)是一种主流的问答范式，抽取式问答通常假设答案是文章的一个连续片段，因此主流的QA模型的预测对象都是答案在文章中的起始位置(start position...需要注意的是，上述两种集成方法的 只是在训练的时候使用，在预测时只使用 。...另一种QA范式是「检索式问答范式」，即只需要输入问题，不需要输入文章，模型被训练去学习如何在海量文本中检索到相关文章并抽取出答案的能力。...最近兴起的一种QA范式是「知识库问答范式」，也就是将模型本身训练成一个知识库，知识被存储在模型参数中，不需要另外去维护文档库，模型被训练去学习如何记忆知识，而不是如何寻找知识。
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