，会大致说下NLP中的预训练技术是一步一步如何发展到Bert模型的，从中可以很自然地看到Bert的思路是如何逐渐形成的，Bert的历史沿革是什么，继承了什么，创新了什么，为什么效果那么好，主要原因是什么...使用Word2Vec或者Glove，通过做语言模型任务，就可以获得每个单词的Word Embedding，那么这种方法的效果如何呢？...ELMO采用了典型的两阶段过程，第一个阶段是利用语言模型进行预训练；第二个阶段是在做下游任务时，从预训练网络中提取对应单词的网络各层的Word Embedding作为新特征补充到下游任务中。...上面讲的是GPT如何进行第一阶段的预训练，那么假设预训练好了网络模型，后面下游任务怎么用？它有自己的个性，和ELMO的方式大有不同。 ? 上图展示了GPT在第二阶段如何使用。...至于说“Next Sentence Prediction”，指的是做语言模型预训练的时候，分两种情况选择两个句子，一种是选择语料中真正顺序相连的两个句子；另外一种是第二个句子从语料库中抛骰子，随机选择一个拼到第一个句子后面
不需要大规模的预训练，从零训练一个大模型也能取得SOTA的效果，源码在yaoxingcheng/TLM Introduction 作者首先指出，从零开始对RoBERTa-Large进行预训练，需要4.36...将这两个任务联合起来共同作为优化目标，从而达到从零训练一个模型的目的 Retrieve From General Corpus 这部分主要讲述究竟如何从通用语料库中检索(Retrieve)出数据。...，不过作者也提到了，将一个文档或者一个句子准确的编码为同维度的向量是很困难的，除非使用基于神经网络的方法，不论是基础的Word2vec，还是基于BERT的模型。...但这就违背了他们的初衷，他们希望整个过程要尽可能的简单、效率高，而且使用一个预训练好的BERT模型来提取向量，似乎有些作弊的感觉，因为他们的原意就是不使用预训练模型 Joint Training 给定内部和外部数据...Result 从结果上来看这种方法简直是太强了，和BERT以及RoBERTa打得有来有回，浮点计算量、数据量以及模型的参数量都比BERT或RoBERTa小很多，最关键的是他们是预训练过的，而TLM是从零开始训练的
同时，对于自然语言处理，生成式预训练Transformer (GPT) 已经通过跨各种文本数据集训练一个通用模型，展现出了令人印象深刻的性能。...TEMPO扩展了从多个领域内的数据中动态建模现实世界时间现象的能力。...它进一步推动了时间序列预测的范式转变——从传统的深度学习方法到预训练的基础模型。 （2）通过关注两个基本归纳偏差来适应预训练模型：首先，研究者利用分解的趋势、季节性和残差信息。...02 Prompt设计 以前的工作主要集中在利用固定的提示来通过微调提高预训练模型的性能。...研究者引入了新颖的集成提示池和季节性趋势分解，结合预训练的基于Transformer的主干，使模型能够根据时间序列输入相似性，专注于从相关过去时间段适当地回忆知识，考虑到不同的时间语义成分。
_is_space(c): R.append('[unused1]') # space类用未经训练的[unused1]表示 else:...R.append('[UNK]') # 剩余的字符是[UNK] return R tokenizer = OurTokenizer(token_dict) neg = pd.read_csv...if label in [2, 0, 1]: if isinstance(d, str): data.append((d, label)) # 按照9:1的比例划分训练集和验证集...early_stopping] model.compile( loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(1e-5), # 用足够小的学习率
由于待训练的模型参数很多（增加model capacity），而专门针对检索任务的有标注数据集较难获取，所以要使用预训练模型。 2....预训练模型在倒排索引中的应用 基于倒排索引的召回方法仍是在第一步召回中必不可少的，因为在第一步召回的时候我们面对的是海量的文档库，基于exact-match召回速度很快。...但是，其模型capacity不足，所以可以用预训练模型来对其进行模型增强。...例如对于QA中的question，可以把训练目标定为包含答案的句子、或者包含答案的文章title，然后用seq2seq模型训练，再把模型生成的文本加到query后面，形成扩增的query。...对，对于一个document，先得到其门控向量G, 然后去和实际的query进行对比： T为真实query的bag of words 下一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用
当然也有少数土豪朋友们在不断训练出新的“预训练“模型，帮助苍生，提高SOTA。 那么如何科学的“微调”“预训练模型”自然而然便成为了一个重要的研究课题/方向/必备知识啦。...预训练模型和常见NLP训练任务 如图1所示，只要Target model中的全部/部分参数在见到Target data之前被训练过，其实都可以叫做“预训练”。...如何微调预训练模型 A 目标任务相同 B 目标任务不相同 1 无监督+大规模数据预训练 yes yes 2 无监督+domain数据预训练 yes yes 3 有监督+相似任务预训练 yes no 4...本文暂时不包含微调预训练的另外2个话题：1、微调模型的稳定性；2、如何高效进行微调？...预训练任务和目标任务一致，有效利用了所有预训练参数。 在自然语言处理中，将prefix设计成自然语言描述，一定程度上能探索语言模型所学到的知识。
预训练模型的原理与工作机制3.1 语言表示学习预训练模型通过学习大规模语料库中的语言表示来捕捉词汇、句法和语义等信息。...预训练模型在文本生成中的应用4.1 GPT-3的文本生成GPT-3是由OpenAI提出的预训练模型，具有1750亿个参数。...预训练模型在情感分析中的应用5.1 情感分析模型的微调预训练模型在情感分析任务中可以通过微调来适应特定领域或应用。通过在包含情感标签的数据上进行微调，模型能够更好地理解情感色彩，提高情感分析的准确性。...)5.2 情感分析应用预训练模型在情感分析应用中具有广泛的实用性。...从文本生成到情感分析，再到语义理解，预训练模型在各个领域都展现出强大的潜力。
我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务 预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。...从输入中随机选取词语并将其遮住（使用 [MASK] ）。 「Token Deletion」。从输入中随机删除一些词语，与 masking 的区别在于模型需要去决定缺失输入的位置。...Mnih 等人提出了「噪声对比估计」（NCE），训练了一个二元分类器来区分真假样本，这一思想也被用在了著名的 word2vec 中（负采样）。...下表对一些代表性 PTM 进行了更深层次的对比： ? 3.3 模型分析 由于 PTM 取得的巨大成功，研究者们希望去理解其究竟捕获了怎样的知识，以及如何从中提取这些知识。...大量的文献分析了存储在预训练嵌入（非上下文和上下文）中的「语言知识」和「世界知识」。 3.3.1 非上下文嵌入 从静态词向量中，研究人员提取出了各种语言知识。
TLDR: 本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索，发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的，不会带来任何额外的推理成本...当前基于预训练语言模型的序列推荐模型直接使用预训练语言模型编码用户历史行为的文本序列来学习用户表示，而很少深入探索预训练语言模型在行为序列建模中的能力和适用性。...基于此，本文首先在预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型之间进行了广泛的模型分析，发现预训练语言模型在行为序列建模中存在严重的未充分利用（如下图1）和参数冗余（如下表1）的现象。...受此启发，本文探索了预训练语言模型在序列推荐中的不同轻量级应用，旨在最大限度地激发预训练语言模型用于序列推荐的能力，同时满足实际系统的效率和可用性需求。...在五个数据集上的广泛实验表明，与经典的序列推荐和基于预训练语言模型的序列推荐模型相比，所提出的简单而通用的框架带来了显著的改进，而没有增加额外的推理成本。
4.3 多模态 PTM 随着 PTM 在多个 NLP 任务中取得了成功，一些多模态 PTM 也被设计出来，用来获取通用的视觉（听觉）和语言特征编码。...5 将 PTM 应用至下游任务 虽然 PTM 从大型语料库中捕捉到了通用的语言知识，但是如何将这些知识有效地适应到下游任务中仍然是一个关键问题。...5.2 如何迁移 为了将 PTM 中的知识迁移到下游 NLP 任务中，我们需要考虑以下几个问题： 5.2.1 选择合适的预训练任务、模型结构和语料 不同的 PTM 在同样的下游任务中通常有不同的效果，因为其基于不同的预训练任务...只选择静态的预训练嵌入，对于一个新的目标任务，模型的其他部分需要从零开始训练，例如 「Word2vec」 和 「Glove」。这种方式难以捕捉到高层次的信息。 「使用顶层的表示」。...因此，我们需要仔细地设计特定的模型结构和适合下游任务的预训练任务，或者从已有的 PTM 中抽取部分任务特定的知识。
作者 | Chilia 哥伦比亚大学 nlp搜索推荐 整理 | NewBeeNLP 上一篇中，我们介绍了预训练模型在建立倒排索引中的应用：总结！...语义信息检索中的预训练模型 这一篇将介绍预训练模型在深度召回和精排中的应用。 4....在训练时使用正doc和n个负doc，其中n个负doc的采样方法可以是： random：从doc库中随机采样 BM25: 取BM25最高，但不是正样本的doc。...训练数据是都是样本对，这些样本对的获取方式有三个： Inverse Cloze Task(ICT): 从一段话中随机取一句话作为query，其余句子作为document Body...预训练模型在精排中的应用 精排阶段可以是多个cascading模型级联构成，数据量越来越少、模型越来越复杂。
说到美国动漫《芝麻街》中的BERT，很多人就会自然而然想到他的好朋友ERNIE，在科技圈中的BERT和ERNIE也经常被同时cue到…… 有趣的是，昔日的“好朋友”竟然来自中美两家科技巨头，这个关系可以说是相当的微妙...谷歌BERT，对于混迹于科技圈的程序猿肯定不陌生，如果你的研究领域刚好是NLP，可能会对BERT有更深入的了解，它是去年由谷歌发布的预训练模型，曾在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现优异。...现在ERNIE再次重大升级，发布了持续学习的语义理解框架ERNIE 2.0，及基于此框架的ERNIE 2.0预训练模型。...2019百度AI开发者大会 百度CTO王海峰讲解ERNIE 在更早的5月份谷歌I/O大会中，谷歌宣布推出全新的BERT语言学习模型，谷歌AI大牛Jeff Dean 似乎也在为BERT的新进展站台。...2019谷歌I/O大会 谷歌大神Jeff Dean讲解BERT 开扒这么多BERT和ERNIE的“爱恨纠葛”。
原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/641013454 整理: 青稞AI 大模型预训练需要从海量的文本数据中学习到充分的知识存储在其模型参数中。...预训练所用的数据可以分为两类。一类是网页数据（web data），这类数据的获取最为方便，各个数据相关的公司比如百度、谷歌等每天都会爬取大量的网页存储起来。...在OpenAI的GPT3,4模型以及谷歌的PaLM系列模型训练中，大量用到了专有数据，如2TB的高质量书籍数据（Books – 2TB）和社交媒体对话数据（Social media conversations...如何突破文本训练的Scaling law 为什么会有Scaling law的猜想 大模型训练的scaling law可以是因为信息在文本中的的分布也呈现指数分布。...简单来说就是低频的信息在文本中存在极少，模型需要指数级别训练才能线性级别获取新的有用的信息，线性级别降低loss提升效果。
预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'...预训练语言模型结构的模型和调用框架。'
在上一篇文章《浏览器中的手写数字识别》中，讲到在浏览器中训练出一个卷积神经网络模型，用来识别手写数字。值得注意的是，这个训练过程是在浏览器中完成的，使用的是客户端的资源。...在本文，我们将探索如何在TensorFlow.js中加载预训练的机器学习模型，完成图片分类任务。...这个示例写的比较简单，从浏览器控制台输出log，显示结果，在chrome浏览器中可以打开开发者工具查看： 加载json格式的MobileNets模型 使用封装好的JS对象确实方便，但使用自己训练的模型时...本来这里想详细写一下如何加载json格式的MobileNets模型，但由于MobileNets的JS模型托管在Google服务器上，国内无法访问，所以这里先跳过这一步。...在下一篇文章中我将说明如何从现有的TensorFlow模型转换为TensorFlow.js模型，并加载之，敬请关注！ 以上示例有完整的代码，点击阅读原文，跳转到我在github上建的示例代码。
大模型训练的艺术：从预训练到增强学习的四阶段之旅 在当今人工智能领域，大型模型以其卓越的性能和广泛的应用前景，成为推动技术进步的重要力量。...训练这样复杂的模型并非一日之功，而是需历经精心设计的四个阶段：预训练、监督微调（SFT）、奖励模型训练、以及增强学习微调（RL）。本文将深入探索这四大阶段，揭示每一步骤背后的技术逻辑和实施细节。...预训练阶段（Pretraining） 核心目标： 构建一个对广泛数据具有普遍理解的基础模型。预训练阶段通过让模型在大规模未标注数据集上学习，来捕获语言、图像或其他类型数据的统计规律和潜在结构。...这通常涉及策略梯度方法等技术，模型通过多次迭代逐渐学会如何做出最优选择。 应用场景： 在游戏AI、自动机器人导航等场景，增强学习能让模型在动态环境中自主学习最佳策略，实现高效解决问题的能力。...结语 这四个阶段构成了一个系统化的训练流程，从广泛而基础的预训练，到针对任务的精炼微调，再到高级的策略优化，每一步都是为了让模型更加智能、高效地服务于特定应用场景。
上训练出的预训练模型）。...2 rsb 和 tnr 在 ResNet50 上 训练策略对比 本文将先仔细分析说明 rsb 和 tnr 的训练策略，然后再描述如何在下游目标检测任务中微调从而大幅提升经典检测模型的性能。...3.3 mmcls rsb 预训练模型参数调优实验 通过修改配置文件中预训练模型，我们可以将 ResNet 的预训练模型替换为 MMClassification 通过 rsb 训练出的预训练模型。...3.4 TIMM rsb 预训练模型参数调优实验 接下来，我们将 ResNet 的预训练模型替换为 PyTorch Image Models (TIMM) 的模型。...4 总结 通过之前的实验，我们可以看出使用高精度的预训练模型可以极大地提高目标检测的效果，所有预训练模型最高的结果与相应的参数设置如下表所示： 从表格中可以看出，使用任意高性能预训练模型都可以让目标检测任务的性能提高
本文先描述了如何训练一个带注意力机制的神经机器翻译，其次描述了如何抽取该模型的通用词向量与将其应用于其它任务的性能。 对于自然语言处理中的大多数问题而言，理解语境是很有必要的。...预训练的词向量 有时候在为特定任务训练模型之前，词向量会被初始化成随机数，但是，也有其他很常见的方式，例如，使用 word2vec、GloVe 或者 FastText 等方法来初始化词向量。...比较级和最高级之间的向量的差别 显而易见，对于目标任务，使用由 word2vec 或者 GloVe 的中间结果作为预训练词向量去初始化任务，会给目标任务的模型带来一些优势。...隐向量 这些预训练的词向量表现出了很有趣的性质，并且相对随机初始化的词向量而言，有着显著的性能提升。但是正如之前提及的，单词很少独立出现。使用预训练词向量的模型必须学习如何去使用它们。...我们如何将训练好的编码器用在新的特定任务的模型上 使用 CoVe 进行的实验 我们的实验探索了在文本分类和问答模型中使用预训练的 MT-LSTM 生成语境向量（CoVe）的优点，但是 CoVe 可以被用在任何将向量序列作为输入的模型中
备受期待的谷歌BERT的官方代码和预训练模型可以下载了，有没有同学准备一试： Github地址： https://github.com/google-research/bert TensorFlow code...Context-free models such as word2vec or GloVe generate a single "word embedding" representation for each
从GPT中可以看到一个明显的趋势：越来越多的将原来在下游任务中做的事情，搬到预训练时来做。 ?...值得关注的一点是，GPT的创造者们认为，Finetune的过程其实是不必要的，不同的任务用不同的处理方式即可。也就是说，自然语言处理中，几乎所有的事情都放在无监督中的预训练就可以了。...XLnet 在2019年6月，XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding诞生，其基于BERT和GPT等两类预训练模型来进行改进...XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding. 8 如何获取文章与交流 找到有三AI github开源项目即可获取...总结 这一期我们从头到尾，看了现在最火爆的预训练语言模型的发展过程，细细看过来，你能够品味到NLP这些年发展的脉络，非常有益处。后面我们的每周论文分享会从不同的自然语言处理任务来展开。
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