近年来 BERT 等预训练语言模型（pre-trained language model，PLM）在各 NLP 任务中处于支配地位，而研究表明，在将PLM应用到任务上之前，用相关任务的标注数据先对 PLM...各向异性被认为是导致 PLM 在各下游任务中只能达到次优性能（表示退化问题）的一个重要因素，不过各向同性技术可以用来调整嵌入向量空间，而且使模型在众多任务上的性能都获得了极大的提升。...Method 鉴于各向同性技术可能降低 fine-tuned PLM 的性能，于是作者便将各向同性技术与训练过程相结合，并提出了两种正则化方法，如图 4 所示，让模型在训练过程中更加各向同性。...图片 参数设置 论文中方法使用的 PLM 为 BERT 和 RoBERTa，取 CLS 位置的输出作为公式(3)中的表示，用逻辑回归做分类，通过验证集选择合适的参数，参数设置如表4所示。...图片 总结 这篇论文先分析了 PLM 在意图识别任务上微调后、其特征空间的各向异性，然后提出了分别基于对比学习和相关矩阵的两种正则项，以在微调中增加模型特征空间的各向同性，并且给模型在 few-shot
调整个 PLM 中的参数和任务相关的模型（在 PLM 之上）来完成NLP任务。...前面提到自回归 PLM 或者编码器-解码器 PLM 可以用于生成文本，所以研究人员在尝试另一种方法：把 NLP 任务都转换成「text in text out」的文本转换任务。...这种方法使用的模型一般都是编码器-解码器 PLM（也有少数使用自回归 PLM）。...目前存在的问题和讨论 虽然利用 PLM 来做 NLP 在很多任务上取得了很好的结果，但目前还存在很多有待解决的问题。论文第六章对现有的方法进行了一些讨论， 然后提出了一些目前尚未解决的问题和研究方向。...数据量似乎在很大程度上决定了性能：到底需要多大的无标注数据集来训练 PLM？同样，需要多大的标注数据集来微调 PLM， 才能在 NLP 任务上有好的结果呢？
主要学习在R语言和Python中这些算法的理论和实现应用。 谁能从这篇指南中获益最多？ 本文要讲的内容，可能是作者写过的最有价值的指南了。...非监督式学习（Unsupervised Learning） 工作机制：在该算法中，我们不预测或估计任何目标变量或结果变量。...这就是线性回归在实际生活中应用的例子。这个孩子实际上已经发现了身高、体型与体重之间有一定的关系，此关系类似于上面的等式。...这就是逻辑回归能提供给你的。 从数学上看，结果中机率的对数使用的是预测变量的线性组合模型。 p是兴趣特征出现的概率。...R 语言代码： 6. kNN K-最近邻算法(k- Nearest Neighbors) kNN算法可用于分类和回归问题。然而，K–最近邻算法更常用于行业中的分类问题。
而 PLM 中的其他部分参数固定。...针对自回归架构模型：在句子前面添加前缀，得到 z = [PREFIX; x; y]，合适的上文能够在固定 LM 的情况下去引导生成下文（比如：GPT3 的上下文学习）。...在涉及到矩阵相乘的模块，在原始的 PLM 旁边增加一个新的通路，通过前后两个矩阵 A,B 相乘，第一个矩阵 A 负责降维，第二个矩阵 B 负责升维，中间层维度为 r，从而来模拟所谓的本征秩。...在下游任务训练时，固定模型的其他参数，只优化新增的两个矩阵的权重参数，将 PLM 跟新增的通路两部分的结果加起来作为最终的结果（两边通路的输入跟输出维度是一致的），即 h=Wx+BAx。...在推理时，将左右两部分的结果加到一起即可，h=Wx+BAx=(W+BA)x，所以只要将训练完成的矩阵乘积 BA 跟原本的权重矩阵 W 加到一起作为新权重参数替换原本 PLM 的 W 即可，对于推理来说，
虽然 NLP 领域生成式模型（例如 UL2R, GPT) 已经成为主流范式，通过把数据标签映射到整个文本空间，结合指令微调来生成各式各样的任务的答案，但 PLM 还无法实现这一点。...以 Meta 的 ESM-2 为参考，随着蛋白质语言模型（PLM）的计算量呈指数增长，蛋白质的下游性能仍然会线性增长（每个大类有 3-4 个任务，数值表示这些任务的平均值）。...为了满足统一的蛋白质预训练模型的需求，需要将 BERT 样式的目标引入到预训练语言模型中，以增强模型的表示能力，同时也需要引入 GPT 样式的目标，以确保模型的生成能力。...在第一阶段，主要目标是逐步提高 GLM 损失的比例，达到预期的数量。具体来说，给定一个期望的 GLM 损失比例 R，按照线性增长，以 K 步从 0 增加到 R。在这个阶段应该将学习率保持在极低的水平。...测试结果表明，xTrimoPGLM-100B 在蛋白质结构、蛋白质可开发能力、蛋白质相互作用和蛋白质功能等四个主要类别的任务中，都表现出了显著的优势。
但是近期的研究表明, 预训练模型可以通过在海量数据上进行自监督学习，以获得了巨大的进步和惊人的实验结果（N 急剧增加）。 ?...PLM通常经过训练，可以根据海量文本数据中的上下文预测单词，并且可以对学习的模型进行微调以适应各种下游任务。...图4c显示了在Yelp数据集上每个类别带有不同数量的标记样本的结果，Optimus在低计算场景（feature-based setting）中显示了更好的结果。...我们在GLUE数据集上可以观察到类似的比较。 ? 图5：（a）和（b）分别展示了使用tSNE对Optimus和BERT进行特征空间可视化的结果。具有不同标签的句子以不同的颜色呈现。...我们首先训练一个自动回归模型（相当于VLN领域的 Speaker 模型），该模型可以根据R2R数据集上的机器人的轨迹（一系列的动作和视觉图像的序列）生成语言指令。
尽管毫无疑问，开发一个文本分类器是反复试错的过程，但通过在公共基准（例如GLUE [2]）上分析最近的结果，我们提出了以下方法来简化该过程，该过程包括五个步骤： 选择PLM（PLM，pretraining...language model预训练语言模型）：使用PLM可以显着改善所有流行的文本分类任务，并且自动编码的PLM（例如BERT或RoBERTa）通常比自回归PLM（例如OpenAI GPT）更好。...PLM成本很高。它们通常需要通过例如知识蒸馏[4，5]进行压缩，以满足实际应用中的延迟和容量限制。...在每个表中，除了一组代表性的DL模型的结果之外，我们还使用非深度学习模型来介绍结果，该模型不是现有技术而是在DL时代之前被广泛用作基准。...我们可以看到，在所有这些任务中，DL模型的使用带来了显着的改进。 表1总结了第2节中描述的模型在多个情感分析数据集上的结果，包括Yelp，IMDB，SST和Amazon。
其次，通过上文的PLM模型弥补了自回归语言模型只能单向编码的缺点。AR模型在预训练和下游任务中都没有对输入序列进行损坏（遮盖部分token，引入噪声），消除了模型在预训练和微调过程中的差异。...虽然在期望上看，PLM几乎实现了双向编码功能的自回归模型，但是针对某一个因式分解序列来说，被预测的token依然只能关注到它前面的序列，导致模型依然无法看到完整序列信息和位置信息。...MLM、PLM回顾，(a)、(b)中左边和右边等价 首先，作者通过重新排列和切分输入序列中的tokens，将MLM和PLM统一为非预测部分（non-predicted）和预测部分（predicted），...3.4 SOTA结果 作者在权威的语义理解评估数据集GLUE上的实验结果表面，MPNet确实比它的前辈BERT和XLNet略胜一筹。...当前，仓库中还发布了2/4/6/8..层不同大小的BERT，以缓解BERT资源开销大、inference缓慢带来的问题。中文BERT可以参考哈工大崔一鸣、实在智能徐亮等开源的权重。
结果表明，在较小规模的LLM(7B)中使用基于适配器的PEFT，且几乎没有额外的可训练参数，在两个推理任务的零样本推理中，「其性能可与强大的LLM(175B)相当」。...具体来说，本文作者设计了一个即插即用的检测和推理模块，该模块与现有的 SOTA 非自回归 CSC 模型兼容，以进一步提高其性能。实验结果发现为一种模型训练的检测和推理模块也可以使其他模型受益。...) 缺乏单独处理知识密集型 NLP 任务的能力；因此，一些工作尝试将外部知识集成到 PLM 中。...然而，作者通过观察发现 PLM 可能已经在其预训练参数中编码了丰富的知识，只不过在处理知识密集型任务时未能充分利用。 ...在六个常识推理任务和 GLUE 基准的实验结果证明，本文方法可以更好地利用 PLM中存储的知识来提高性能。
作者 | guolpa 整理 | NewBeeNLP 公众号 https://zhuanlan.zhihu.com/p/621700272 当前以 ChatGPT 为代表的预训练语言模型（PLM）规模变得越来越大...如下图所示，以 GPT2 的自回归语言模型为例，将输入 x 和输出 y 拼接为 z=[x;y] ，经过 LM 的某一层计算隐层表示 h=\left[h_1, \ldots, h_i, \ldots h_n...另一个好处是，可以在部署时以更低的成本切换任务，只需更换 LoRA 的权重，而不是所有的参数。可以创建许多定制的模型，这些模型可以在将预训练的权重存储在 VRAM 中的机器上进行实时切换。...方法： \rm Adapter^{H} 、 \rm Adapter^{L} 、 \rm Adapter^{P} 、 \rm Adapter^{L} 、 \rm Adapter^{D} ） 实验结果以...在 WikiSQL 上的结果有 ±0.5% 左右的波动，MNLI-m 有 ±0.1% 左右的波动，SAMSum 有 ±0.2/±0.2/±0.1 左右的三个指标 但是， 并不是所有方法都能从拥有更多的可训练参数中获益
相比之下，BERT 模型可以在未标记的数据上进行预训练，然后只需要对少量手动标记的数据进行微调即可获得更好的结果。...RCSL同时考虑了细胞之间的局部相似性和全局相似性，以区分同一类型细胞之间的细微差异以及不同类型细胞之间的较大差异。实验表明，RCSL在准确性和鲁棒性方面大大优于六种目前最先进的方法。...再加上一些广泛使用的特性，它们被输入到一个简单但功能强大的线性回归模型中，以推断全局QA分数。根据与一组选定参考模型的比较分析，预测每个结构模型的局部QA分数。...）在各种生物医学文本挖掘任务中具有良好性能。...该模型显示，与现有公开的生物医学PLM相比，在几个生物医学文本挖掘任务上有state-of-the-art的表现。此外，该模型可以生成比原始OPTIMUS输出更精确的生物医学句子。
相关论文发表在人工智能顶级会议NeurIPS 2022。 随着深度学习领域的发展，大规模蛋白质语言模型（PLM）在蛋白质预测任务中的取得了很大的成绩，比如蛋白质3D结构预测和各种功能预测。...二级结构预测检查PLM学习局部结构的程度。 接触图预测 对于给定的蛋白质结构，如果两个残基的 C_β 碳在 8Å 以内，则认为它们是接触的。我们评估在一级结构中相距超过6 个位置的氨基酸。...与功能注释预测不同，此任务中的蛋白质序列均来自相同的野生型，具有少量突变残基。 1、稳定性：这是一个蛋白质级别的回归任务，它预测蛋白质可以维持其折叠的蛋白酶浓度。...2、荧光：这也是一个蛋白质级别的回归任务，预测蛋白质序列的对数荧光强度。...(5) 基于进化信息的蛋白质语言模型仅在结构预测任务中优于无进化信息的ESM-1b模型，在大多数功能预测任务中通常比ESM-1b差。
前言 在之前写过的《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。...Transformer在抛弃了 LSTM 结构后，FFN 中的 ReLU成为了一个主要的提供非线性变换的单元。...1）MASS(微软)[15] 统一预训练框架:通过类似的Seq2Seq框架，在预训练阶段统一了BERT和LM模型； Encoder中理解unmasked tokens；Decoder中需要预测连续的[mask...是通过 PLM 加上自回归方式来显式地学习预测词之间关系； Q15：针对BERT原生模型，后续的BERT系列模型是如何进行【精细调参】的？...问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。 怎么解决没有目标(target)位置信息的问题？
Transformer在抛弃了 LSTM 结构后，FFN 中的 ReLU成为了一个主要的提供非线性变换的单元。...适合处理句子/段落的匹配任务；因此，在一些任务中可以构造辅助句（类似匹配任务）实现效果提升（如关系抽取/情感挖掘等任务）； 4....1）MASS(微软)[15] 统一预训练框架:通过类似的Seq2Seq框架，在预训练阶段统一了BERT和LM模型； Encoder中理解unmasked tokens；Decoder中需要预测连续的[mask...是通过 PLM 加上自回归方式来显式地学习预测词之间关系； Q15：针对BERT原生模型，后续的BERT系列模型是如何进行【精细调参】的？...问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。 怎么解决没有目标(target)位置信息的问题？
Transformer在抛弃了 LSTM 结构后，FFN 中的 ReLU成为了一个主要的提供非线性变换的单元。...适合处理句子/段落的匹配任务；因此，在一些任务中可以构造辅助句（类似匹配任务）实现效果提升（如关系抽取/情感挖掘等任务）； 4....统一预训练框架:通过类似的Seq2Seq框架，在预训练阶段统一了BERT和LM模型； Encoder中理解unmasked tokens；Decoder中需要预测连续的[mask]tokens，获取更多的语言信息...是通过 PLM 加上自回归方式来显式地学习预测词之间关系； Q15：针对BERT原生模型，后续的BERT系列模型是如何进行【精细调参】的？...问题的关键是模型并不知道要预测的到底是哪个位置的词，从而导致具有部分排列下的PLM在预测不同目标词时的概率是相同的。 ? 怎么解决没有目标(target)位置信息的问题？
) # 将交叉检验结果存入结果列表 pre_y_list.append(model.fit(X, y).predict(X)) # 将回归训练中得到的预测y存入列表 # 模型效果指标评估 n_samples...回归评估指标对象集 model_metrics_list = [] # 回归评估指标列表 for i in range(5): # 循环每个模型索引 tmp_list = [] # 每个内循环的临时结果列表...for m in model_metrics_name: # 循环每个指标对象 tmp_score = m(y, pre_y_list[i]) # 计算每个回归指标结果 tmp_list.append...(tmp_score) # 将结果存入每个内循环的临时结果列表 model_metrics_list.append(tmp_list) # 将结果存入回归评估指标列表 df1 = pd.DataFrame...-g用来设置核函数中的gamma参数设置，也就是公式中的第一个r(gamma)，默认值是1/k（k是类别数）。-r用来设置核函数中的coef0，也就是公式中的第二个r，默认值是0。
对于一个自回归的分类模型来说，模型会在最后一步（标记为位置 ）生成标签的预测，该优化过程可以表示为 ，其中 。这里的函数 定义了 PLM 中在 Delta 的干预下改变的前向传播。...在本节中，研究者进行了系统的实验，以更深入地了解不同主流 delta 调优方法的属性。 1....为了具体验证 Delta Tuning 对 GPU 显存的效率提升，研究者进行了实验以比较不同 Delta Tuning 方法在不同规模的 PLM 上微调所消耗的 GPU 显存。...但是，其他 Delta Tuning 方法没有这个问题；(3) 基于现有结果，在图 11 (m-o) 和 (p-r) 中，研究者进一步设计了两种 Delta Tuning 方法：Last Layer Tuning...因此，当 PLM 在一系列任务中按顺序进行训练时，在没有正则化的情况下更新 PLM 中的所有参数可能会导致严重的灾难性的遗忘。
实验结果显示，LERT算法能够显著提高各种预训练语言模型的性能。 背景介绍 预训练语言模型(PLM)考虑了丰富的上下文信息，是一种成功的文本表示方法。...在几种预训练的语言模型中，自编码预训练模型PLM，如BERT和RoBERTa在自然语言理解(NLU)任务中相对流行。...「与使用标准语言模型作为训练目标的自回归预训练模型(PLM,如GPT)不同，自编码预训练模型PLM在很大程度上依赖于预训练任务来学习上下文信息」。...尽管人们普遍认为预训练语言模型需要丰富的语言知识，但一些研究人员指出还需要进一步在PLM中添加外部知识。...「以上工作大多数只关注在PLM中含有几种语言特征，而没有仔细分析各个特征对模型整体的影响，以及针对不同任务特征之间的关系」。此外，实现相对复杂，因为结构知识不能直接应用到plm中。
作者提出了一种迁移学习的方法，从基础PLM开始，通过在抗体特定语料库上进行训练，以提高对高变异性区域的准确性。...改进过程包括三个主要步骤：CDR边界的确定，基础PLM特征的增强以聚焦于CDR，以及基于注意力机制的特征微调，以更好地捕捉抗体的结构和功能。...在图2中展示了AbMAP-B在重链抗体上的结果。虽然基础蛋白质语言模型本身非常强大，但其一致性有些有限，特别是在表示相似性较低的配对中。...这项任务的目标是从一小组训练集的抗体中，计算性地推断出组合突变对一组广泛的抗体候选者的影响，并利用结果指导下一轮的实验验证。基于PLM的计算性突变可以在加快抗体类治疗的设计和开发过程中发挥重要作用。...作者计算了每个残基的结果，并在表2中报告了总体统计数据。AbMAP-B在每个残基的表位预测中实现了最高的整体准确性。
对于一个自回归的分类模型来说，模型会在最后一步（标记为位置 ）生成标签的预测，这个优化过程可以表示为： 这里的函数 定义了 PLM 中在 Delta 的干预下改变的前向传播。...在本节中，我们进行了系统的实验，以更深入地了解不同主流 delta 调优方法的属性。 1....为了具体验证 Delta Tuning 对 GPU 显存的效率提升，我们进行了实验以比较不同 Delta Tuning 方法在不同规模的 PLM 上微调所消耗的 GPU 显存。...但是，其他 Delta Tuning 方法没有这个问题；(3) 基于现有结果，在图 11 (m-o) 和 (p-r) 中，我们进一步设计了两种 Delta Tuning 方法：Last Layer Tuning...因此，当 PLM 在一系列任务中按顺序进行训练时，在没有正则化的情况下更新 PLM 中的所有参数可能会导致严重的灾难性的遗忘。
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