AllenNLP能让设计和评估新的深度学习模型变得简单，几乎适用于任何NLP问题，通过利用一些基础组件，你可以轻松地在云端或是你自己的笔记本上跑模型。...语义角色标注 语义角色标注（Semantic Role Labeling，SRL）模型分析句子中各成分与谓词之间的关系，建造表征来回答关于句义的基本问题，如“谁对谁做了什么”等。...文字蕴涵 文字蕴涵（Textual Entailment，TE）模型分析两个句子，分析一个句子中是否蕴涵了另一个句子的知识。...AllenNLP TE模型能重现可分解注意力模型的效果，后者在SNLI数据集上有接近state-of-the-art的表现。...AllenNLP TE模型得到了84.7分，可以与可分解注意力模型得到的86.3分相提并论。
选自GitHub 机器之心编译 参与：李泽南、黄小天 AllenNLP 可以让你轻松地设计和评估几乎所有 NLP 问题上最新的深度学习模型，并同基础设施一起让这些模型自由运行在云端和你的笔记本电脑上。...模型 借助易于运行的基础设施，AllenNLP 在合理的运行时间内展现了强大性能。 机器理解 机器理解（MC）模型通过选择证据文本中的答案范围回答自然语言问题。...AllenNLP MC 模型是 BiDAF 或者双向注意力流的再实现 (参见 Seo et al, 2017)，后者是一个广泛应用的 MC 基线并在 SQuAD 数据集上获得了几近当前最佳的精确度。...文本蕴涵 文本蕴涵（TE）模型使用一对语句预测第一句中的事实是否蕴含着第二句的事实。...AllenNLP TE 模型是可分解式注意力模型的再实现（Parikh et al, 2017），后者是一个广泛使用的 TE 基线，它相对简单，并在 SNLI 数据集取得了几近当前最佳的性能。
AllenNLP包含3个模型：机器理解、语义角色标注和文本蕴含。 其中，机器阅读理解（MC）模型能够从一段文本中选择一段，来回答自然语言问题。...AllenNLP中的MC模型是Seo et al, 2017论文提出的BiDAF（双向注意流）的实现。...语义角色标注（SRL）模型能从一个句子中还原出它的潜在谓词参数结构，还能为回答“谁”对“谁”做了“什么”这类关于句子含义的基本问题而建立表示。...当处理一对句子的时候，文本蕴含（TE）模型能预测第一个句子中的事实是否隐含了第二个句子中的事实。...AllenNLP的TE模型是Parikh et al, 2017论文中可分解注意模型的实现，在SNLI数据集上达到了84.7的准确率，接近原始模型86.3%的成绩。
我最近脑洞了一个预算模型来作为修正。所谓预算模型，就是说，假设用户本身是有足够的智力的，只是分配给特定产品交互的精力是有一定预算的，一旦超过，就会放弃。...注意力预算的消耗和增长 依赖于预算的因素是什么？...如果注意力预算是货币的话，这类用户就是大土豪，任何功能的理解都能拿下。 为不同注意力预算构建的场景 注意力预算的分布和正常的财富分布并无二致，符合二八甚至一九定律，也就是说，土豪的数量是稀少的。...，本身甚至不带教程，大量的运行和使用的知识写在一本枯燥的手册中，学习系统的使用甚至可以导向颇具含金量的证书。...只是原本能成为 Power User 的用户如果一直局限在固定低预算的软件中，可能会是件遗憾，对此在意的用户可能得对过于舒适的区域保持警惕。
比如下方图1(b)，我们把一个pretrained ViT迁移到下游的鸟类分类任务，却发现微调后得到的attention往往非常杂乱，这有可能会对模型在下游任务上的表现有影响。...图1：(a) 我们的方法通过重新聚焦模型的attention来大幅提升大模型在下游任务上的表现；(b) 目前的微调方法往往无法将模型的注意力集中到和下游任务有关的信息上（在这个例子里是前景的鸟）。...在这篇文章中我们发现，通过把模型的attention重新聚焦到和下游任务相关的信息上（图1(a)），我们可以大幅提高模型在下游任务的表现。...在这篇工作中，我们重新聚焦attention的方法就是，首先把预训练过的模型固定住，在上面加一个top-down attention模块，然后在下游任务上只去微调这个top-down attention...模块即可： 图2：我们的方法将预训练过的模型（蓝色部分）固定住，然后在上面加一个top-down attention模块（橙色部分）并且只微调这个模块。
前言 什么是模型的微调？ 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。...用别人的参数、修改后的网络和自己的数据进行训练，使得参数适应自己的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning). 微调时候网络参数是否更新？ ...0开始，中间要连续，否则会造成意外的错误 数据集记得打乱，不然很可能不收敛； 如果出现不收敛的问题，可以把solver里的lr设的小一点，一般从0.01开始，如果出现loss=nan了就不断往小调整；...fine-tune常见问题 一、按照网上的教程微调alexnet，为什么loss一直是87.3365？ ...，用新的方法做finetune会出问题，怎么解决？
对于序列标注任务，用户可以通过fine-tuning（微调）预训练模型，快速实现NER、POS等标注任务。特点：支持最先进的transformer模型：如BERT、GPT、RoBERTa等。...方便的微调机制：用户可以使用自定义数据对预训练模型进行微调。支持多语言：提供多个预训练模型，涵盖了多种语言。...我们加载了一个微调过的BERT模型，进行命名实体识别（NER）任务。...AllenNLP简介： AllenNLP 是由人工智能研究所 (AI2) 开发的一个NLP工具包，专注于深度学习在NLP中的应用。它提供了丰富的预训练模型，并支持多种NLP任务，包括序列标注。...a theoretical physicist")print(result)通过AllenNLP，我们可以快速加载一个预训练的命名实体识别模型，并对文本进行标注。
研究者认为 softmax 算子是主要障碍，而对 softmax 高效而准确的逼近很难实现，因此很自然地提出一个问题：我们能否用线性函数代替 softmax 算子，同时保持其关键属性？...论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.08791.pdf 方法 研究者表示，COSFORMER 的关键思路在于将不可分解非线性 softmax 操作替换为具有可分解非线性重加权机制的线性操作...该模型适用于随机注意力和交叉注意力，并且输入序列长度具有线性时间和空间复杂度，从而在建模长程依赖中显示出强大的能力。...基于上述假设，要满足 softmax 的第二种特性需要一种可分解的重加权机制，该机制可以将近期偏差引入到注意力矩阵。研究者提出了一种能够完美满足目标的 cos-based 重加权机制。...最后，该研究进行消融实验，以了解 COFORMER 中具有和不具有重重加权机制的影响，如表 6 所示，COSFORMER 在没有重重加权的情况下取得了更好的整体结果，显着提高了双向微调和 long-range-arena
本文将深入探讨注意力机制在 Transformer 模型中的核心作用，并辅以代码示例，帮助大家更好地理解这一关键技术。...Transformer 模型的出现，解决了 RNN 在处理长序列时的梯度消失和梯度爆炸问题，同时也克服了 CNN 在捕捉长距离依赖关系上的局限性。...注意力机制在 Transformer 模型中的核心作用 捕捉长距离依赖关系 在自然语言处理中，长距离依赖关系是一个难题。...在文本分类任务中，模型会自动关注与分类相关的关键词；在机器翻译中，模型会聚焦于需要翻译的关键短语，从而提高任务的准确性。...通过本文的介绍和代码示例，希望大家对注意力机制在 Transformer 模型中的核心作用有更深入的理解，为进一步研究和应用 Transformer 模型打下坚实的基础。
上面讲述的都是空间上的注意力机制，即关注的是不同空间位置，而在CNN结构中，还有不同的特征通道，因此不同特征通道也有类似的原理，下面一起讲述。...2 Attention模型架构 注意力机制的本质就是定位到感兴趣的信息，抑制无用信息，结果通常都是以概率图或者概率特征向量的形式展示，从原理上来说，主要分为空间注意力模型，通道注意力模型，空间和通道混合注意力模型三种...2.1 空间注意力模型(spatial attention) 不是图像中所有的区域对任务的贡献都是同样重要的，只有任务相关的区域才是需要关心的，比如分类任务的主体，空间注意力模型就是寻找网络中最重要的部位进行处理...两者共同使用，可以获得更低的计算代价和更高的精度。 ? 由于在大部分情况下我们感兴趣的区域只是图像中的一小部分，因此空间注意力的本质就是定位目标并进行一些变换或者获取权重。...这两种机制，分别学习了通道的重要性和空间的重要性，还可以很容易地嵌入到任何已知的框架中。 除此之外，还有很多的注意力机制相关的研究，比如残差注意力机制，多尺度注意力机制，递归注意力机制等。
此外， NLP领域的一些开源社区已经发布了很多强大的组件，我们可以在自己的模型训练过程中免费的下载使用。...ELMo：语境问题 上面介绍的词嵌入方式有一个很明显的问题，因为使用预训练好的词向量模型，那么无论上下文的语境关系如何，每个单词都只有一个唯一的且已经固定保存的向量化形式。...那么为什么我们不通过”长’周围是度或者是高来判断它的读音或者它的语义呢？嗖嘎，这个问题就派生出语境化的词嵌入模型。...一样考虑文章” BERT自信回答道：“我们会用masks” 解释一下Mask： 语言模型会根据前面单词来预测下一个单词，但是self-attention的注意力只会放在自己身上，那么这样100%预测到自己...，比如 给出一个维基百科的内容作为输入，同时在放入一条针对该条目的问题，那么我们的算法模型能够处理这个问题吗？
大模型训练中的关键技术与挑战：数据采集、微调与资源优化一、 引言如今全球已全面进入大模型时代。你是否也好奇，为什么不同的大模型表现差异如此之大？...图片二 、大模型微调的核心技术与关键环节大模型的实际应用不是简单调用API就完事儿了，从数据获取、内容理解到智能输出，每个环节都有讲究。...或者换个微调策略，比如从冻结层微调换成 LoRA ；如果模型忘了之前学的知识（灾难性遗忘），可以用 增量训练”或者 知识蒸馏，让它记住老知识的同时学新知识。...模型保存与验证阶段：训练完了，要保存验证损失最低的模型（这才是最好的模型），别存那种损失过高学偏了的模型；然后用测试集全面评估性能，要是没达到预期，就得回头看数据准备或模型初始化哪里有问题，调整完再重新训...从微调数据的筛选、训练策略的选择，到资源管理与优化方法，再到实战中的数据采集与处理，每一个环节都直接决定了模型的性能上限。
传统词向量模型 (如 Word2Vec) 如同 "死记硬背" 的学生，只能记住词语的固定含义，而无法理解语境中的灵活语义。...预训练 + 微调 ELMo 采用预训练 + 微调的两阶段模式： 预训练阶段：在大规模文本语料上训练双向语言模型 微调阶段：将预训练模型应用到具体 NLP 任务中，根据任务需求调整权重 三、Java 实现示例...在实际应用中，你需要： 下载预训练的 ELMo 模型（可从 AllenNLP 官网获取） 实现更完善的分词和词表映射 根据具体任务调整各层输出的融合权重 四、时间复杂度与空间复杂度分析 时间复杂度 预训练阶段...问答系统 理解问题中的语义歧义： "What is the capital of China?" vs "What is the capital of a company?"...实践路线图 运行官方示例：使用 AllenNLP 库体验 ELMo 的基本用法 复现简单任务：在 IMDB 影评数据集上实现情感分析 尝试微调：使用自己的领域数据微调 ELMo 模型 3.
超图的图表示学习可以用来提取高阶模式，这在许多现实世界问题中发挥至关重要的作用。这篇文章提出了一种新的基于自注意力的图神经网络，称为Hyper-SAGNN，可以适用于不同大小的同质和异质超图。...然而，早期的工作DHNE（Deep Hyper Network Embedding）指出了异质不可分解超边的存在性，即其中超边的不完全子集中的关系不存在性。最近基于深度学习的模型已经从图泛化到超图。...Hyper-SAGNN显著地优于现有的方法，并且可以应用于各种超图问题上。 二、模型与方法 ? 论文模型的架构 模型的输入能够表示为一个元组 ? ，这个元组首先通过一个前馈神经网络得到 ?...在基于随机游走的方法中，从某个起点出发，依据超边的权值作为路径选择概率，将选择出来的路径输入到Skip-gram模型中训练得到顶点嵌入。...的值解决这个问题。假设最小的 ? 对应的节点 ? 是outsider。首先正常训练模型，然后将模型的最后一层的平均池化层替换为最小池化层并且微调几轮。
二、AllenNLP AllenNLP是一个基于PyTorch的NLP研究库，可为开发者提供语言任务中的各种业内最佳训练模型。...Include_lengths为真时，会同时返回处理后数据和数据的长度。 2. 模型 OpenNMT实现了注意力机制的编码器-解码器模型。...他们像所有代理一样实施act和observe功能，但他们也会跟踪他们通过报告功能返回的指标，例如他们提出的问题数量或者正确回答这些问题的次数。...使用ParlAI现有的数据，代码以及模型进行训练和评测，可以快速实现对话模型中的很多baseline模型。但由于代码封装性太强，不建议使用它从头搭建自己的模型。...想在基础上搭建自己的模型可以详细参考官网中的教程[10]。
1.2.1 公开数据集对比效果 分别对比模型在公开数据集MovieLens和Amazon(Electro)中的效果如下图所示： 图2 对比模型在公开数据集上的效果 在公开数据集下DIN模型表现最好，因为使用了注意力机制...这种方式的好处是不管用户购买的商品差异有多大(这里的差异表现在购买商品的列表上)，我们都会得到一个固定长度的embedding向量。但是也存在很大的缺点，这也是后面DIN模型需要重点解决的问题。...所以DIN模型的实质就是解决推荐领域中用户历史行为中包含大量的用户兴趣信息，但是只有一小部分用户兴趣信息会最终影响用户点击行为的问题。...如果不添加任何正则的方法，模型在一个epoch后效果会如下图所示快速下降： 图12 不添加正则化模型效果迅速下降 针对这个问题通常做法是使用L1、L2或者Dropout等方法防止过拟合。...这种长尾现象会给模型训练增加很多噪声，并且加重了过拟合的风险。 解决这个问题最简单的方法是舍弃出现次数较少的特征，但是缺点是人为的丢失了一些信息，导致模型更容易过拟合。
2.1 The Next Decade in AI 2.2 2020年的10种突破性技术 2.3 重新考虑机器学习的发表过程 3、Tools and Datasets ⚙️ 3.1 AllenNLP中的...该模型减小了参数大小，并且在基于字幕的图像检索和可视问题解答等任务上表现出色。 ?...3、Tools and Datasets ⚙️ 3.1AllenNLP中的PointerGenerator网络实现 Pointer-Generator网络旨在增强用于改进抽象摘要[9]的序列到序列注意模型...in AllenNLP[10]，该库可让您运行预先训练的模型（提供）或训练自己的模型。...Manu Romero为西班牙语提供了一种经过微调的POS模型[39]，该模型可在Hugging Face Transformer库中进行调用。
我们的任务是：将回归分析中的实数值转化为离散值或者对于离散值的概率。...理想情况下，我们的算法应该得到左边的图像，而右边的图像显然有过拟合的倾向。 在统计学中，过拟合（英语：overfitting，或称过度拟合）现象是指在拟合一个统计模型时，使用过多参数。...过拟合的可能性不只取决于参数个数和数据，也跟模型架构与数据的一致性有关。此外对比于数据中预期的噪声或错误数量，跟模型错误的数量也有关。...6 类别不均衡问题 想象我们在做一个预测罕见病A的机器学习模型，但是该病十分罕见，我们一万个数据中只有8个病例，那么模型只需要将所有的数据都预测为无病，即可达到99.92%的超高预测成功率，但是显然这个模型不符合要求...优点：不丢失信息，数据集较大 缺点：若对数目少的数据进行重复采样会造成过拟合的问题，训练时间 阈值移动：我们在之前logistics判别中说过， ? 我们通过 ?
从社交网络到生物信息学，再到机器人学中的导航和规划问题，图在各种现实世界的数据集中普遍存在。 于是乎，人们对专门用于处理图结构数据的图神经网络（GNN）产生了极大的兴趣。...GKATs中可分解的长注意力 GKAT将每一层内的图注意力建模为节点特征向量的核矩阵和图核矩阵的Hadamard乘积。...对于模型来说，作者选择使用双层架构，并通过调整使所有模型的规模相当。 在GCN和SGC中，隐层中有h=32个节点。 在SGC中，将每个隐层与2个多项式局部过滤器结合。...GKAT的空间和时间复杂度增益： 作者对比了加入可分解注意力机制的GKAT（GKAT+）与GAT在速度和记忆上的改进，以及与常规的GKAT在准确性上的损失。...第二行和第三行：与GAT相比，每一个注意力层的训练和推理速度分别提高。 第四行：与不应用可分解注意力机制的GKAT相比，准确率的下降。
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