去年 6 月，来自微软的研究者提出一种新型预训练语言模型 DeBERTa，该模型使用两种新技术改进了 BERT 和 RoBERTa 模型。8 月，该研究开源了模型代码，并提供预训练模型下载。...最近这项研究又取得了新的进展。 微软最近通过训练更大的版本来更新 DeBERTa 模型，该版本由 48 个 Transformer 层组成，带有 15 亿个参数。...分解注意力机制 与 BERT 不同，DeBERTa 中每个词使用两个对其内容和位置分别进行编码的向量来表示，使用分解矩阵分别根据词的内容和相对位置来计算词间的注意力权重。...DeBERTa 在 softmax 层之前合并了绝对词位置嵌入，在该模型中，模型根据词内容和位置的聚合语境嵌入对被掩码的词进行解码。 规模不变的微调 虚拟对抗训练是一种提升模型泛化性的正则化方法。...生成任务结果比较 该研究在数据集 Wikitext-103 上，进一步对带有自回归语言模型 (ARLM) 的 DeBERTa 模型进行了评估。 ?
似是而非的选择（COPA），提供了一个关于博客和摄影相关百科全书主题的前提语句，模型必须从两个可能的选择中确定因果关系。...利用常识进行阅读理解推理（ReCoRD），模型可以从CNN和每日邮报的文章选择列表中预测出隐藏的单词和短语。在那些选项中，相同的单词或短语可能会以多种不同的形式表达出来，所有这些都被认为是正确的。...DeBERTa通过蒙面语言建模（MLM）进行预训练，这是一项填空任务，在这项任务中，会教导模型使用蒙面“标记”周围的单词来预测蒙面单词应该是什么。...DeBERTa同时使用了上下文词的内容和位置信息，因此它能够识别句子中的“商店”和“商场”。例如“在新商场旁边开了一家新商店”，它能够识别出“商场”和“商店”这两个扮演的不同句法角色。...微软的研究人员希望下一步继续探索如何使DeBERTa能够概括出新的子任务或基本的解决问题技能，这一概念被称为组合泛化。
它基于 RoBERTa，具有解耦注意力和增强的掩码解码器训练，使用 RoBERTa 一半的数据。...nbest_size < 0: 假设 nbest_size 是无限的，并使用前向过滤和后向抽样算法从所有假设（格子）中抽样。...使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 在顶部带有语言建模头的 DeBERTa 模型。...在顶部带有多选分类头的 DeBERTa 模型（池化输出上的线性层和 softmax），例如用于 RocStories/SWAG 任务。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 带有顶部语言建模头的 DeBERTa 模型。
文本分类 一篇关于如何使用 DeepSpeed 加速大型模型训练的博客文章，使用 DeBERTa。 一篇关于如何使用机器学习提升客户服务的博客文章，使用 DeBERTa。...通过连接和添加特殊标记从序列或序列对构建用于序列分类任务的模型输入。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 在顶部带有语言建模头的 DeBERTa 模型。...在 DeBERTa 模型的顶部带有一个标记分类头部（隐藏状态输出的线性层）的 DeBERTa 模型，例如用于命名实体识别（NER）任务。...使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained()方法以加载模型权重。 DeBERTa 模型在顶部带有一个语言建模头。
鉴于在这个时间点上我们无法从 OpenAI 获取关于这些自定义标签的概率分数，我们将在选项 1 中尝试更用户导向的提示工程方法，而选项 2 将评估 Hugging Face 的其他预训练模型来进行相同的操作...我们还将使用一些经常扭曲以与多个类别相匹配的示例句子。例如，我们的 CSV 输入文件中有以下行作为“负载”：部长们之间的问题在他们开始把它个人化时就开始了变化。...特别是在没有足够上下文信息的情况下，如何将一段文本准确地分类到预定义的标签中，是一个具有挑战性的任务。...解释如何使用 GPT-4 进行 Prompt Engineering 进行文本分类。展示实际代码示例，以及结果的解释和分析。讨论方法一的优势和局限性。...说明如何使用 Hugging Face 的预训练模型进行零样本分类。展示实际代码示例，以及结果的解释和分析。讨论方法二的优势和局限性。3.
学习如何通过剪枝来使你的模型变得更小 ? 剪枝是一种模型优化技术，这种技术可以消除权重张量中不必要的值。这将会得到更小的模型，并且模型精度非常接近标准模型。...在此之后，我们将把它与修剪过的整个模型进行比较，然后只与修剪过的Dense层进行比较。 接下来，在30个训练轮次之后，一旦模型停止改进，我们就使用回调来停止训练它。...model = setup_model() model.summary() ? 让我们编译模型并训练它。...比较从不同的剪枝参数获得的MSE是有用的，这样你就可以选择一个不会使模型性能变差的MSE。 比较模型大小 现在让我们比较一下有剪枝和没有剪枝模型的大小。我们从训练和保存模型权重开始，以便以后使用。...对于剪枝过的模型，tfmot.sparsity.keras.strip_pruning()用来恢复带有稀疏权重的原始模型。请注意剥离模型和未剥离模型在尺寸上的差异。
DeBERTa（注意力分离的解码增强BERT）是一种基于Transformer的神经语言模型，使用自监督学习对大量原始文本语料库进行预训练。...和其他预训练语言模型(PLM)一样，DeBERTa旨在学习通用语言表示形式，适应各种下游NLU任务。DeBERTa使用三种新技术——分离的注意力机制、增强的掩码解码器和一种用于微调的虚拟对抗训练方法。...其中，Meena是一个26亿参数端到端训练的神经对话模型，它具有一个演进Transformer编码器块和13个演进Transformer解码器块。...T5是谷歌去年提出的“文本到文本迁移Transformer”，也就是用迁移学习让不同的NLP任务可以使用相同的模型、损失函数和超参数，一个框架在机器翻译、文档摘要、问答和情感分析上都能使用。...我们从最初的GLUE基准测试中吸取的经验教训，并推出了SuperGLUE，这是一个采用了GLUE的新基准测试，具有一系列更加困难的语言理解任务、改进的资源和一个新的公共排行榜。
从预训练模型实例化库中的一个模型类（带有预训练头）。...从预训练模型实例化库中的一个模型类（带有预训练头）。...从预训练模型实例化库中的一个模型类（带有预训练头）。...从预训练模型中实例化库中的一个模型类（带有因果语言建模头）。...从预训练模型中实例化库中的一个模型类（带有掩码语言建模头）。
直到最近，Hinton老爷子提出了新的概念——胶囊网络（Capsule Networks），它提高了传统方法的有效性和可理解性。 ?...比如定义为： P(脸) = P(鼻子) & ( 2 x P(胡须) ) & P(嘴巴) & ( 2 x P(眼睛) ) & ( 2 x P(耳朵) ) 其中，P(脸) 定义为图像中猫脸的存在。...正如之前所做的那样，将定义图像中的特征以找出其中的差异。 ? 如图所示，定义非常低级的面部特征，比如眼睛、耳朵等，并将其结合以找到一个脸。...输入和输出神经元的数目是固定的，输入为28x28图像，输出是代表类的10x1向量，隐层设置为50个神经元，并使用梯度下降算法训练。...从结果中可以看出，胶囊网络的精度优于CNN和MLP。
提示词的基本原则 提示词的书写要清晰，带有明确的指令 给模型时间去思考，即指明模型的思考过程 原则一：提示词的书写要清晰，带有明确的指令 技巧一：使用分隔符清楚地指示输入的不同部分 分隔符可以是```,...这个例子中需要处理的内容和处理指令是区分开的。这样便于维护。...4 - { "chinese_summary": "兄妹杰克和吉尔出发去从山顶井中取水，但不幸的是，杰克绊倒了，滚下了山坡，吉尔也跟着滚下来，但他们稍微受了点伤，回到家中得到了安慰的拥抱，尽管发生了不幸...这里学生的回答是错误的。模型却判断为正确。看样子它算数是真不好。 补救措施来了。先让模型自己找出一个方案，然后让它去和学生的解决方案进行对比。最后判断一下学生的方案是否正确。...它发现了学生在Maintenance cost中错误地将10x写成了100x。 总结一下该原则，通过设置思考过程，让模型按步骤思考通常能得到更为准确的回答。
它包含10种类别的灰度图像，共7000个，每个图像的分辨率均为28x28px。下图以25张带有标签的图片向我们展示了该数据集中的数据。 ?...上图就是训练集的25张图片展示 针对这个实验，我会使用tf.Keras，也就是一种高阶的API来构建TensorFlow的训练模型，如果你还没有安装TensorFlow，还没有设定好你的环境，可以看下这个说明...加载并探索数据集 数据可以直接从Keras载入，并加载到训练集（60,000张图像）和测试集（10,000张图像）中。...我们如何理解呢？ 解释损失和准确度 损失是训练或验证集中的每个实例偏差的总和，它不是百分比。 因此，损失越低，模型越好，除非模型过拟合。...尽管在训练集种损失已经逐渐降得很低了，但我们可以看到它并没有对测试数据产生这样的效果，因为两种模型的损失总体上都有所增加。 可视化预测 现在我们可以使用训练好的模型来对时尚类图像进行分类。
特别地，在对语言理解和推理能力有更强要求的视觉常识推理（VCR）任务中，VLE取得了公开模型中的最佳效果。 最近，大型语言模型（LLM）取得了巨大成功，并被用于翻译、问答、摘要等文本任务。...VLE与METER的结构上的差异在于： VLE使用DeBERTa-v3作为文本编码器，其性能优于METER中使用的RoBERTa-base。...3.3 模型下载 本次发布了VLE-base和VLE-large两个版本的预训练模型，模型权重为PyTorch格式，可以选择手动从 transformers模型库下载权重和配置文件，或者在代码中使用 from_pretrained...具体而言，我们提出一种VQA + LLM方案，将多模态模型与LLM集成到视觉问答任务中，从而帮助VQA模型生成更准确和流畅的答案。下图展示了系统流程。...图片 (a) VQA: 这是使用判别模型执行VQA任务的标准方式。输入问题和图像到多模态模型中，训练模型预测正确的答案标签。
文章探讨了掩码语言模型（MLMs，例如BERT和DeBERTa）在上下文学习（in-context learning）方面的能力，挑战了普遍观点，即这种能力在这些模型中不会“显现”。...作者使用DeBERTa模型，并将其与GPT-3进行了比较分析，涵盖了多种自然语言处理（NLP）任务，包括语言理解、语言建模、机器翻译和问答。...实验包括了对不同规模的DeBERTa模型（从0.1B到1.4B参数）在单次（1-shot）学习情况下的表现进行了评估。...在闭卷问答任务中，MLMs的表现较差，这可能与它们在训练期间能够从丰富的上下文中检索世界知识有关，而不需要将知识存储在学到的权重中。...未来工作可能包括： 通过在更大和更多样化的文本语料库上预训练、增加模型参数数量和使用更长的上下文长度来提高DeBERTa的结果。
Trainer 仍然在训练过程中计算评估损失，因此您不会完全不了解模型的性能。 如果您有更多时间，并且对如何评估问题回答模型感兴趣，请查看 Hugging Face 课程中的问题回答章节！...outputs = model(**inputs) 从模型输出中获取开始和结束位置的最高概率： >>> answer_start_index = outputs.start_logits.argmax(...TFAutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("my_awesome_qa_model") >>> outputs = model(**inputs) 从模型输出中获取开始和结束位置的最高概率...有两个字段您将要使用： text：将成为模型输入的议案文本。 summary：text的简化版本，将成为模型的目标。...本指南将向您展示如何： 在SWAG数据集的regular配置上对BERT进行微调，以在给定多个选项和一些上下文的情况下选择最佳答案。 使用您微调过的模型进行推理。
TensorBoard 是一组用于数据可视化的工具。它包含在流行的开源机器学习库 Tensorflow 中。...TensorBoard 的主要功能包括： 可视化模型的网络架构 跟踪模型指标，如损失和准确性等 检查机器学习工作流程中权重、偏差和其他组件的直方图 显示非表格数据，包括图像、文本和音频 将高维嵌入投影到低维空间...它是如何工作的？ 根据 Keras 文档，回调是可以在训练的各个阶段执行操作的对象。当我们想在训练过程中的特定时间节点（例如，在每次epoch/batch之后）自动执行任务时，我们都可以使用回调。...要使用 WIT需要提供模型和数据，如果想要更深入的探索模型必须带有分类、回归或预测 API 的 TensorFlow Serving 进行部署。...使用 TensorBoard.dev 上传和共享结果 TensorBoard.dev 是 TensorBoard 的一个组件，它允许我们在网络上托管机器学习结果。
但该项目还在进行中，虽然目前已经上线了很多 API 文档和使用教程，但仍然有一部分内容没有完成。...Keras 模型 在 Keras 中有两类模型，顺序模型 和 使用函数式 API 的 Model 类模型。这些模型有许多共同的方法： model.summary(): 打印出模型概述信息。...model.set_weights(weights): 从 Nympy array 中为模型设置权重。列表中的数组必须与 get_weights() 返回的权重具有相同的尺寸。...你可以通过以下代码，从 JSON 字符串中重新实例化相同的模型（带有重新初始化的权重）： from keras.models import model_from_json json_string =...你可以通过以下代码，从 YAML 字符串中重新实例化相同的模型（带有重新初始化的权重）： from keras.models import model_from_yaml yaml_string =
论文创新性地从概率视角出发，对分类损失函数中的温度调节参数和分类不确定度的内在关系进行分析，揭示了分类损失函数的温度调节因子是服从 Gumbel 分布的不确定度变量的尺度系数。...表征可靠性建模相关工作 传统多模型解法 传统的在视觉识别链路中对可靠性进行控制的方法是通过一个独立的质量模型完成的。...方法 针对上述问题和相关工作，本文从概率视角出发，对分类损失函数中的温度调节因子和不确定度之间的关联进行分析，提出了 RTS 训练框架。...结果 在训练阶段，训练数据只包含 face 训练数据的。误检测的猫脸和狗脸的 OOD 数据，用来在测试时验证对 OOD 数据的识别效果和测试说明 OOD 样本不确定度在训练过程中不同阶段的动态过程。...使用 RTS 算法可以在识别和 OOD 数据识别上取得一个均衡的结果。 应用 本文模型已在 modelscope 开源。
开发深度学习模型是一个迭代过程，从初始架构开始，然后重新配置，直到获得可以在时间和计算资源方面有效训练的模型。...基于算法：这些类型会影响速度和效率，例如梯度下降中的学习率等。 对于更复杂的模型，超参数的数量会急剧增加，手动调整它们可能非常具有挑战性。...答案是，超参数在开发一个好的模型中起着重要的作用，它可以产生很大的差异，它会帮助你防止过度拟合，它会帮助你在偏差和方差之间进行良好的权衡，等等。...，你可以在下面的函数中看到该函数返回带有调整过的超参数的编译模型。...步骤3 实例化tuner并调整超参数 你将使用HyperBand Tuner，它是一种为超参数优化而开发的算法。它使用自适应资源分配和提前停止来快速收敛到高性能模型。
这种增强的训练方案可以提高各种任务的语言理解和表现。 ALBERT：精简版 BERT ALBERT 代表“精简版 BERT”。它的设计非常高效，使用参数共享技术来减少内存消耗。...这些最新的发展和变体表明 BERT 的影响如何波及 NLP 领域，激发新的和增强的模型。...用于序列到序列任务的 BERT 在本章中，我们将探讨 BERT 最初是为理解单个句子而设计的，如何适用于更复杂的任务，例如序列到序列应用程序。...在本章中，我们将深入研究使用 Hugging Face Transformers 库的实际实现，这是一个用于使用 BERT 和其他基于 Transformer 的模型的强大工具包。...从诞生到实际实施，我们已经了解了 BERT 对自然语言处理 (NLP) 及其他领域的影响。 我们深入研究了在现实场景中使用 BERT 所带来的挑战，发现了解决处理长文本和管理计算资源等问题的策略。
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