从 2018 年开始,预训练(pre-train) 毫无疑问成为 NLP 领域最热的研究方向。
编者按:从2018年开始,预训练(pre-train) 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型,人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而,在序列到序列的自然语言生成任务中,目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此,微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019上提出了一个全新的通用预训练方法MASS,在序列到序列的自然语言生成任务中全面超越BERT和GPT。在微软参加的WMT19机器翻译比赛中,MASS帮助中-英、英-立陶宛两个语言对取得了第一名的成绩。
本地化第一需要考虑的元素自然就是语言,转换到游戏内容的话就是文本处理。绝大多数的多语言相关内容都只需要客户端关心,然而为了日后的更新便利,在一定程度上服务端和运营也参与了多语言文本的处理,这主要包括以下几个方面:策划配置表,服务器错误码提示,UI拼接时候的预置标题文本,敏感屏蔽词,以及相关的语言推送等。
BERT通常只训练一个编码器用于自然语言理解,而GPT的语言模型通常是训练一个解码器。如果要将BERT或者GPT用于序列到序列的自然语言生成任务,通常只有分开预训练编码器和解码器,因此编码器-注意力-解码器结构没有被联合训练,记忆力机制也不会被预训练,而解码器对编码器的注意力机制在这类任务中非常重要,因此BERT和GPT在这类任务中只能达到次优效果。
在本文章中,我们将讨论两种流行的训练前方案,即掩蔽语言建模(MLM)和因果语言建模(CLM)。
https://developers.weixin.qq.com/miniprogram/dev/wxcloud/basis/Consecurity.html
虽说现在主张言论自由,但我大中华自古以来便是礼仪之邦,很多粗鄙之语能不允许就不允许的好。
随着自然语言处理在越来越多的用例中被广泛采用,从搜索引擎到移动智能助手,诸如百度的ERNIE(通过知识整合增强表示)等领先的预训练语言模型由于在机器学习领域受到了广泛关注。自从今年早些时候发布以来取得了重大进展,今天很高兴地宣布ERNIE在GLUE上取得了最新的性能,并成为世界上第一个在宏观平均得分方面得分超过90的模型(90.1)。
BART和MASS都是2019年发布的,面向生成任务,基于Transformer神经翻译结构的序列到序列模型。分别由Facebook 和微软亚洲研究院提出。他们都对encoder输入的屏蔽(mask)方式进行了改进,并且在生成任务的效果也都比之前有了不少提升。让我们花10分钟来一起来看看这两个模型吧。 两个模型都是以Transformer的神经翻译模型作为基础结构,而Transformer的encoder-decoder结构(图 1)的具体讲解可以参考上一篇文章。
前面几篇文章已经聊过了本地化和多语言的一些基本处理方法。文本、字体、图片、以及语音翻译等等。文本、字体已经讲完,图片因为TMP可以自己产生艺术字效果,所以归于文本一类。基于以上的实现之后,项目已经能够胜任大部分的本地化策略了,但是也仅限于在所有资源都已经预置了的情况下,那么这篇我们就来聊一下基于热更的实现。让多语言文本能够在上线后,也能在服务器的控制下解决多语言的显示问题。
为什么需要知道掩盖技术?因为这是一种匿名化数据的方法,这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。 即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性,你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。 例如,你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者,如果您需要对实际生产数据运行测试或开发,而实际生产数据包含个人或敏感信息,则可能需要脱敏真实数据。 如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境,你也需要进行数据脱敏技术,为了分发报告或者分析相应的数据,并且必须保留报告所需要的基础数据
本文将介绍大语言模型中使用的不同令牌遮蔽技术,并比较它们的优点,以及使用Pytorch实现以了解它们的底层工作原理。
腾讯企点 公众号ID:qidianonline 关注 QQ会话作为企点最最重要的通路之一 利用QQ通路主动营销 也成了企点粉们的必修课题 本期奉上在企点主动营销的 使用方法和注意事项 QQ群发 【消息助手】营造QQ私聊氛围 很多用户选择企点正是看中了可以对客户进行群发的【消息助手】,但是同时也有很多用户在【消息助手】的使用上受到了一系列限制。 其实将自己的业务和系统的规则结合起来,会用它、用好它,一键触发与多个客户的QQ私聊窗口,营销效果大幅提升不是问题。 1、不要频繁群发 你的
好久没有给大家分享关于NLG的文章了,那么今天就给大家分享两篇关于文本生成的文章,首先第一篇是基于预训练Transformer的条件语言生成模型;然后第二篇是基于单一多模态模型的图文生成;最后,后面可以下载这两篇Paper及其参考Paper。
人工智能已成为近年来最受关注的话题之一,由于神经网络的发展,曾经被认为纯粹是科幻小说中的服务现在正在成为现实。从对话代理到媒体内容生成,人工智能正在改变我们与技术互动的方式。特别是机器学习 (ML) 模型在自然语言处理 (NLP) 领域取得了重大进展。一个关键的突破是引入了“自注意力”和用于序列处理的Transformers架构,这使得之前主导该领域的几个关键问题得以解决。
WPF数据编辑器库附带的大多数文本编辑器(TextEdit子体)允许您在编辑期间使用掩码。掩码提供受限的数据输入和格式化的数据输出。
在这篇文章中,我们将使用一种直观的方法来理解NLP的发展,包括BERT。预训练策略使BERT如此强大和流行,并且BERT可针对大多数NLP任务进行微调。
使用 >> 或 > 将输出流重定向到文件。如果文件不存在则创建文件;如果文件已存在的话,> 覆盖文件,>> 附加文本到文件。例如:
自然语言处理(NLP)已有数十年的历史,但是它缺乏一般的现实世界智能。机器可能擅长数学,但是很难将涉及语音和文本的语言问题转换为他最擅长的数学公式。然而,根据NLP技术的最新突破,NLP迎来了新的“黄金时代”,到2025年,总收入预计将超过220亿美元。
1.Random Word Data Augmentation with CLIP for Zero-Shot Anomaly Detection(BMVC 2023)
SwiftUI的TextField可能是开发者在应用程序中最常使用的文本录入组件了。作为UITextField(NSTextField)的SwiftUI封装,苹果为开发者提供了众多的构造方法和修饰符以提高其使用的便利性、定制性。但SwiftUI在封装中也屏蔽了不少的高级接口和功能,增加了开发者实现某些特定需要的复杂性。本文为【SwiftUI 进阶】系列文章中的一篇,在本文中,我将介绍如何在TextField中实现如下功能:
这种写法虽然屏蔽了回车键页面回退的功能,但同样,如果该页面有文本输入框,那么这个输入框将不能使用 退格键 进行文本删除;
在做微调训练时,鉴于业务场景的需要,可能会存在微调数据集中含有敏感词汇,譬如:自杀、跳楼等。而开源模型可能没有做敏感词汇的屏蔽工程。因此可能就会出现不可预控的现象,而我遇到的是,当我输入敏感词汇时,模型(基于ChatGLM3)大多数时候返回空,继续正常提问,还是空的。此时模型相当于已经挂了。 普遍来看,敏感词汇的覆盖场景是比较多的,尤其是控制不了用户的输入,很有可能就会恶意或无意的输入敏感词,而模型如果不能正常的回复,或是屏蔽这类词汇,很容易就会出现我的问题。
花了整整一个月的时间,重新梳理和整理了 WPJAM Basic 中对 WordPress 功能屏蔽优化的设置和介绍,现在把需要屏蔽的每一个 WordPress 功能是做什么的,我们为什么屏蔽都做了非常详细的介绍。
robots.txt 是存放在站点根目录下的一个纯文本文件。虽然它的设置很简单,但是作用却很强大。它可以指定搜索引擎蜘蛛只抓取指定的内容,或者是禁止搜索引擎蜘蛛抓取网站的部分或全部内容。这篇文章就讲解一下,zblog博客程序中如何设置robots.txt文件
在Window系统中有个Hosts文件(没有后缀名),在Windows98系统下该文件在Windows目录,在Windows2000/XP系统中位于C:\Winnt\System32\Drivers\Etc 目录中。该文件其实是一个纯文本的文件,用普通的文本编辑软件如记事本等都能打开。 用记事本打开hosts文件,首先看见了微软对这个文件的说明。这个文件是根据TCP/IPforWindows的标准来工作的,它的作用是包含IP地址和Host name(主机名)的映射关系,是一个映射IP地址和Hostname(
hosts 首先说明下, hosts文件没有后缀 一. Hosts文件的位置 很多用户都知道在Window系统中有个Hosts文件(没有后缀名),在Windows 98系统下该文件在Windows文件夹。 在Windows 2000/XP系统中位于\%Systemroot%\System32\Drivers\Etc 文件夹中,其中,%Systemroot%指系统安装路径。例如,Windows XP 安装在C:\WINDOWS,那么Hosts文件就在C:\Widows\System32\Drvers\Etc中。 你也可以用windows自带的查找功能搜索找到hosts文件。 该文件其实是一个纯文本的文件,用普通的文本编辑软件如记事本等都能打开和编辑。 二. Hosts文件的基本内容和语法 用记事本打开hosts文件,就可以看见了微软对这个文件的说明。Hosts文件文一般有如下面的基本内容 # Copyright (c) 1993-1999 Microsoft Corp. # # This is a sample HOSTS file used by Microsoft TCP/IP for Windows. # # This file contains the mappings of IP addresses to host names. Each # entry should be kept on an individual line. The IP address should # be placed in the first column followed by the corresponding host name. # The IP address and the host name should be separated by at least one # space. # # Additionally, comments (such as these) may be inserted on individual # lines or following the machine name denoted by a '#' symbol. # # For example: # # 102.54.94.97 rhino.acme.com # source server # 38.25.63.10 x.acme.com # x client host 127.0.0.1 localhost 这个文件是根据TCP/IP for Windows 的标准来工作的。它的作用是定义IP地址和 Host name(主机名)的映射关系,是一个映射IP地址和Host name (主机名) 的规定。这个规定中,要求每段只能包括一个映射关系,也就是一个IP地址和一个与之有映射关系的主机名。 IP地址要放在每段的最前面,映射的Host name(主机名)在IP后面,中间用空格分隔。对于这段的映射说明,用“#”分割后用文字说明。 三. Hosts文件的工作方式 现在让我们来看看Hosts在Windows中是怎么工作的。 我们知道在网络上访问网站,要首先通过DNS服务器把要访问的网络域名(XXXX.com)解析成XXX.XXX.XXX.XXX的IP地址后,计算机才能对这个网络域名作访问。 要是对于每个域名请求我们都要等待域名服务器解析后返回IP信息,这样访问网络的效率就会降低,因为DNS做域名解析和返回IP都需要时间。 为了提高对经常访问的网络域名的解析效率,可以通过利用Hosts文件中建立域名和IP的映射关系来达到目的。根据Windows系统规定,在进行DNS请求以前,Windows系统会先检查自己的Hosts文件中是否有这个网络域名映射关系。如果有则,调用这个IP地址映射,如果没有,再向已知的DNS服务器提出域名解析。也就是说Hosts的请求级别比DNS高。 四. Hosts文件的工作方式和具体作用 现在来看一下Hosts文件的工作方式以及它在具体使用中起哪些作用。 1、加快域名解析 对于要经常访问的网站,我们可以通过在Hosts中配置域名和IP的映射关系,提高域名解析速度。由于有了映射关系,当我们输入域名计算机就能很快解析出IP,而不用请求网络上的DNS服务器。 2、方便局域网用户 在很多单位的局域网中,会有服务器提供给用户使用。但由于局域网中一般很少架设DNS服务器,访问这些服务器时,要输入难记的IP地址。这对不少人来说相当麻烦。现在可以分别给这些服务器取个容易记住的名字,然后在Hosts中建立IP映射,这样以后访问的时候,只要输入这个服务器的名字就行了。 3、屏蔽网站 现在有很多网站不经过用户同意就将各种各样的插件安装到你的计算机中,其中有
使用网站管理员工具查看索引区域,谷歌提供过去一年内尝试编入索引的网址相关数据。我们将快速浏览一下搜索控制台的索引区域,在该区域可以查看谷歌关于网站索引中可能出现的状态问题信息。索引区域会显示今天或随着时间推移有关本网站页面索引的基本信息。
此款插件由丸子AHCHI开发集成,插件方便小巧,一共有四个优化菜单项,分别为网站加速优化、优化菜单、仪表盘、小工具等。
GPT-5何时到来,会有什么能力?来自艾伦人工智能研究所(Allen Institute for AI)的新模型告诉你答案。
论文「Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners」证明了 masked autoencoders(MAE) 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。
创建密码输入界面时,这里描述了安全性方面需要考虑的一些要点。 这里仅提及与密码输入有关的内容。 对于如何保存密码,未来会发布另一篇文章。
近几年,图像生成领域取得了巨大的进步,尤其是文本到图像生成方面取得了重大突破:只要我们用文本描述自己的想法,AI 就能生成新奇又逼真的图像。
在我们生活中的一些场合经常会有一些不该出现的敏感词,我们通常会使用*去屏蔽它,例如:尼玛 -> **,一些骂人的敏感词和一些政治敏感词都不应该出现在一些公共场合中,这个时候我们就需要一定的手段去屏蔽这些敏感词。下面我来介绍一些简单版本的敏感词屏蔽的方法。
CMake中变量的类型有多种:通过set设置的普通变量和缓存变量、环境变量、数组变量等等,由于CMake在生成的过程中会加载缓存的关系,因此用法不一样。
LinkedIn 的会员可以在自己的档案中填充个人信息,例如工作经历、教育经历、技能专长等等。从会员的输入中,我们利用人工智能模型来抽取他们的档案属性或档案实体。这个过程被称为标准化和知识图谱的构建,并生成与会员有关的实体的知识图谱。
今天介绍斯坦福大学和Google Brain团队在ICLR2020的论文,该研究提出ELECTRA语言模型,它是一种新型预训练方法,其关键点在于将预训练文本编码器作为标识符而非生成器,来处理现存语言模型的问题。
我一直觉得,在数据分析领域,只有文本分析是最“接地气儿”的,“接地气儿”不是指最简单,而是我们普通大众的使用它最多。 我们每天使用互联网,但不一定每个人都炒股,不一定都做行业研究,也不一定都搞科研,因此那些高大上的模型对大部分人来说都是飘忽在天上的,只有文本分析,他的产出结果是直接惠及到几乎全部人。 比如,你总得打字,会使用到输入法的模糊匹配;你总得网购,刷新页面的时候就会看到某宝给你推荐的产品;你总得看新闻,APP会根据你以往的输入给你推荐文章...... 文本分析最基本的可以看正则表达式,我曾经写过S
黄学东领衔,微软 Azure 认知服务研究团队重磅发布「视觉-语言-语音」多模态预训练模型 i-Code。在 5 项多模态视频理解任务以及 GLUE NLP 任务上树立了业界新标杆! 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 人类的智能涉及多个模态:我们整合视觉、语言和声音信号,从而形成对世界全面的认识。然而,目前大多数的预训练方法仅针对一到两种模态设计。 在本文中,我们提出了一种多模态自监督预训练框架「i-Code」,用户可以灵活地将视觉、语音和语言的形式组合成统一的通用的向量表征。在该框架下,我们首先将各个模态的
本文分享论文『UniVL: A Unified Video and Language Pre-Training Model for Multimodal Understanding and Generation』,由西南交大&MSRA提出《UniVL》,用于多模态理解和生成的统一视频和语言预训练模型!
早起版本中先测试,分析了这些部署所产生的数据,以进一步改进 DALL-E 3 在风险领域的行为,如公众人物世代、人口偏见和sexual内容。我们发现,在试验中,包含人物描写的图片主要倾向于白人、年轻人和女性。为此,我们调整了 ChatGPT 的的用户提示转换,以指定更多样化的人物描述。
一般来说,特殊字符闪退是系统漏洞引起,只要更新系统就行。但大部分用户不愿意更新系统...
我们在做网站优化的时候,不仅要给网站添加合理的内链,同时还要给网站添加一些高质量的外链。因为高质量的外链除了可以提高网站权重、提升网站在搜索引擎中的排名排名,同时还能达到网站推广以及引流的效果。
打开如下链接,F12调式,把写有屏蔽的注释解掉就可以屏蔽了,不过我个人喜好开源分享,所写的都不会屏蔽,如有用到,麻烦留言一下,谢谢。
分享一件关于在激活PhpStorm时的一件趣事,(屏蔽网站) C:\Windows\System32\drivers\etc 路径下的hosts文件, 打开hosts文件之后,我们会发现在hosts文件的最下面,有这样一行:
数据的安全性变得越来越重要,安全性里面包括很多方面,在这篇文章里介绍一下MySQL企业版里提供的数据屏蔽与去识别功能。
这里介绍了我们如果要做大模型应用,应该如何选择大模型,如何进行微调,以及是否需要使用工具调用,最后进行评测的整体流程
微信有小伙伴留言问道,Vlookup匹配不成功就会报错,希望报错单元格最好什么都不显示。问牛闪闪可不可以这样。答案是肯定的。
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