首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

transformer快速入门

特别是调用它们它们期望输入输出。...在我们例子中,第一个元素是Bert模型最后一层隐藏状态 encoded_layers = outputs[0] # 我们已将输入序列编码为形状(批量大小、序列长度、模型隐藏维度)FloatTensor...使用过去GPT-2 以及其他一些模型(GPT、XLNet、Transfo XL、CTRL),使用past或mems属性,这些属性可用于防止在使用顺序解码重新计算键/值对。...它在生成序列很有用,因为注意力机制很大一部分得益于以前计算。...Model2Model示例 编码器-解码器架构需要两个标记化输入:一个用于编码器,另一个用于解码器。假设我们想使用Model2Model进行生成性问答,从标记将输入模型问答开始。

1.1K10

掌握 BERT:自然语言处理 (NLP) 从初级到高级综合指南(2)

您探索这些先进技术,您就正在掌握 BERT 适应性潜力。 最新发展变体 随着自然语言处理 (NLP) 领域发展,BERT 也在不断发展。...该模型通过预测输入文本中最相关部分来生成摘要。 您探索 BERT 在序列序列任务中功能,您会发现它对超出其原始设计各种应用程序适应性。...随着 BERT 对上下文对话理解不断提高,未来会出现更加逼真的交互。 NLP 未来充满创新和可能性。...您尝试 Hugging Face Transformers 库,您会发现它是在项目中实现 BERT 其他基于 Transformer 模型宝贵工具。享受将理论转化为实际应用旅程!...您继续学习之旅,愿您好奇心引领您揭开更大谜团,并为人工智能自然语言处理变革做出贡献。 完!

26320
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

NLP BERT GPT等模型中 tokenizer 类别说明详解

顺便说一下,Tokenizers库中,基于规则切分部分,采用了spaCyMoses两个库。如果基于词来做词汇表,由于长尾现象存在,这个词汇表可能超大。...pretokenizer可以是简单基于空格,也可以是基于规则; 分词之后,统计每个词出现频次供后续计算使用。...比如,我们计算出ug/un/hug三种组合出现频次分别为20,1615,加入到词汇表中。...一般地,它把空格space也当作一种特殊字符来处理,再用BPE或者Unigram算法来构造词汇表。 比如,XLNetTokenizer就采用了_来代替空格解码时候再用空格替换回来。...其中, BertTokenizer中,用##符号表示非开头子词,比如第1句中problems被拆分成了三部分,pro/##ble/##ms; 标点符号、生僻字等未出现token被[UNK]代替 中文基本拆分成了字形式

16.1K116

学界 | 谷歌输入法背后机器智能:思你所思,想你所想!

词典告诉我们语言中出现了什么词汇,而概率语法告诉我们什么话可能接在其他的话后面。为了对这些信息进行编码,使用有限状态换能器。...它编码从按键序列到字映射,允许替代键序列可选空格。 ? 该转换器沿着从起始状态(粗体1)到最终状态(两圈状态01)路径编码“I”,“I’ve”,“If”。...每个弧用一个输入按键(“:”之前)一个对应输出字符(“:”之后)标记,其中ε编码空符号。 “I’ve”中撇号可以省略。 用户有时会跳过空格键。...人们说话时候,并不需要解码器来完善你所说的话,或者猜测你会在后面说些什么来省下几个音节; 但是当你输入时,你感受到词语完成预测帮助。 此外,该团队希望键盘可以提供无缝多语言支持,如下所示。...FST解码本质性质将支持完成所有的工作,预测,滑动打字许多UI功能,无需额外工作,从而使 Gboard能够从一开始就向印度用户提供丰富体验,一个更智能键盘。

1.1K70

谷歌输入法背后机器智能

词典告诉我们语言中出现了什么词汇,而概率语法告诉我们什么话可能接在其他的话后面。为了对这些信息进行编码,使用有限状态换能器。...它编码从按键序列到字映射,允许替代键序列可选空格。 ? 该转换器沿着从起始状态(粗体1)到最终状态(两圈状态01)路径编码“I”,“I’ve”,“If”。...每个弧用一个输入按键(“:”之前)一个对应输出字符(“:”之后)标记,其中ε编码空符号。 “I’ve”中撇号可以省略。 用户有时会跳过空格键。...人们说话时候,并不需要解码器来完善你所说的话,或者猜测你会在后面说些什么来省下几个音节; 但是当你输入时,你感受到词语完成预测帮助。 此外,该团队希望键盘可以提供无缝多语言支持,如下所示。...FST解码本质性质将支持完成所有的工作,预测,滑动打字许多UI功能,无需额外工作,从而使 Gboard能够从一开始就向印度用户提供丰富体验,一个更智能键盘。

1.3K70

如何微调BERT模型进行文本分类

BERT 使用注意力机制以及学习单词之间上下文关系Transformer 。Transformer 由两个独立部分组成 - 编码器和解码器。编码器读取输入文本,解码器为任务生成预测。...与顺序读取输入文本传统定向模型相比,transformer 编码器一次读取整个单词序列。由于 BERT 这种特殊结构,它可以用于许多文本分类任务、主题建模、文本摘要和问答。...我们将使用预训练“bert-base-uncased”模型序列分类器进行微调。为了更好地理解,让我们看看模型是如何构建。...需要完成一些额外预处理任务。...添加特殊令牌: [SEP] - 标记句子结尾 [CLS] - 为了让 BERT 理解我们正在做一个分类,我们在每个句子开头添加这个标记 [PAD] - 用于填充特殊标记 [UNK] - 分词器无法理解句子中表示单词

2.2K10

斯坦福新研究:​上下文太长,模型略过中间不看

也就是说,相关信息出现在输入上下文开头或末尾,语言模型性能最高;而模型必须获取使用信息位于输入上下文中部,模型性能显著下降。...他们发现,评估序列长度在训练所用序列长度范围内,对于输入上下文中相关信息位置变化,编码器 - 解码器模型是相对稳健;但如果评估序列长度长于训练,那么模型性能呈现出 U 型特征。...在多文档问答键 - 值检索实验上结果表明,语言模型需要从长输入上下文中部获取相关信息,模型性能显著下降。...Flan-UL2 一开始使用 512 token 长度序列训练(编码器和解码器),但之后又在 1024 token 长度序列上预训练了额外 10 万步(编码器和解码器),然后进行了指令微调 —— 其编码器在...而评估序列长度超过 2048 token ,如果相关信息位于输入上下文中部,那么 Flan-UL2 性能开始下降。

27120

新研究:​上下文太长,模型略过中间不看

也就是说,相关信息出现在输入上下文开头或末尾,语言模型性能最高;而模型必须获取使用信息位于输入上下文中部,模型性能显著下降。...他们发现,评估序列长度在训练所用序列长度范围内,对于输入上下文中相关信息位置变化,编码器 - 解码器模型是相对稳健;但如果评估序列长度长于训练,那么模型性能呈现出 U 型特征。...在多文档问答键 - 值检索实验上结果表明,语言模型需要从长输入上下文中部获取相关信息,模型性能显著下降。...Flan-UL2 一开始使用 512 token 长度序列训练(编码器和解码器),但之后又在 1024 token 长度序列上预训练了额外 10 万步(编码器和解码器),然后进行了指令微调 —— 其编码器在...而评估序列长度超过 2048 token ,如果相关信息位于输入上下文中部,那么 Flan-UL2 性能开始下降。

31810

Lua模式匹配

然而,模式是变量,这个函数强大之处就显现出来了。...修饰符-修饰符 * 类似,也是用于匹配原始字符分类零次或多次出现。不过,跟修饰符 * 总是匹配能匹配最长序列不同,修饰符-只会匹配最短序列。...虽然有时它们两者并没有什么区别,但大多数情况下这两者导致截然不同结果。例如,试图用模式‘[%a][%w]-‘查找标识符,由于[_%w]-总是匹配空序列,所以我们只会找到第一个字母。...由于UTF-8主要特征之一就是任意字符编码不会出现在别的字符编码中,因此文本类模式一般可以正常工作。字符分类字符集只对ASCII字符有效。...例如,可以对UTF-8字字符串使用模式’%s’,但它只能匹配ASCII空格,而不能匹配诸如HTML空格或蒙古文元音分隔符等其他Uicode空格。 恰当模式能够为处理Unicode带来额外能力。

1.9K40

《机器学习实战:基于Scikit-Learn、KerasTensorFlow》第16章 使用RNN注意力机制进行自然语言处理

所以接下来从 character RNN 开始(预测句子中出现下一个角色),继续介绍RNN,这可以让我们生成一些原生文本,在过程中,我们学习如何在长序列上创建TensorFlow Dataset。...所以第一件要做事情是使用序列且没有重叠输入序列(而不是用来训练无状态RNN打散重叠序列)。...编码单词,Tokenizer过滤掉许多字符,包括多数标点符号、换行符、制表符(可以通过filters参数控制)。最重要,Tokenizer使用空格确定单词边界。...图16-7 视觉注意力:输入图片(左)模型输出“飞盘”模型关注点(右) 解释性 注意力机制一个额外优点,是它更容易使人明白是什么让模型产生输出。这被称为可解释性。...相似的,在解码遮挡注意力层中,这个公式应用到批次中每个目标句上,但要用遮挡,防止每个词后面的词比较(因为在推断解码器只能访问已经输出词,所以训练要遮挡后面的输出token)。

1.7K21

ZIP压缩算法详细分析及解压实例解释(下)

通过统计各个整数(0-18范围内)出现次数,按照相同思路,对SQ1SQ2进行了Huffman编码,得到码流记为SQ1 bitsSQ2 bits。...我总是认为,我觉得牛人可能出错了时候,往往是我自己错了,所以我又仔细想了一下,上面的顺序特点比较明显,直观上看,PK认为CL为0中间出现得比较多(放在了前面),但CL比较小比较大出现得比较少...接下来才是经过Huffman编码压缩数据,解码码表为Huffman码表1码表2。 最后是数据块结束标志,即literal/length这个码表输入符号位256编码比特。...,对应256,码字长度6) 111111 –>4(System.Int32)(看前面的CL1序列,对应258,码字长度6) 可以看出,码表里存在两个重复字符串长度34,解码结果为-1(上面进行了处理...换句话说,Deflate算法并不是简单寻找最长匹配后输出,而是权衡几种可行编码方式,用其中最高效方式输出。

2.6K60

文本生成魔改方案汇总!

model 到最强LSTM ,Dilated CNN decoder 都可以无限逼近,做到控制解码强度 Additional Loss[9],引入额外 loss,例如让 z 额外去预测哪些单词会出现...decode端隐藏状态更新拼接进 在输入序列中对应隐状态向量(这也是copy体现 解码端更新当前时刻隐状态,每次动态地将encoder端生成所有隐状态向量序列(M)表示成(attention...机制加权求和,attentive read)该时刻对应context向量外,还会检查解码器上一输出 在输入序列X中位置(同一个词可能会出现多次),然后在M中取出(selective read...在生成多句文本序列,很容易出现内容重复现象,为了消除这种现象,作者们提出了一种coverage机制。...具体地,在每一维持一个coverage向量 ,其是解码端在之前各个时刻attention分布之和,即 考虑Coverage机制后,在计算解码器端t−1隐状态向量 与编码器端第i个隐状态向量

1.8K20

精通 Transformers(一)

CNN,开始在序列序列(seq2seq)问题中被用作编码器和解码器。...容易出现梯度爆炸或消失问题:处理长文档,更新最初几个单词权重是一个大问题,这会导致模型由于梯度消失问题而无法训练。...多头注意力机制是相同,但也使用了编码器堆栈输出。这个编码被提供给第二个多头注意力层中每个解码器堆栈。这个小修改在解码引入了编码器堆栈输出。...:您多次运行代码,datasets库开始缓存您加载操作请求。...BERT 预训练(如自动编码模型)为模型提供了语言信息,但在实践中,处理不同问题,如序列分类,标记分类或问题回答,会使用模型输出不同部分。

8200

使用 Python 程序实现摩斯密码翻译器「建议收藏」

,该变量将包含我们编码字符串,然后我们在包含结果字符串中添加一个空格。...在用摩斯密码编码,我们需要在每个字符之间添加 1 个空格,在每个单词之间添加 2 个连续空格。 如果字符是空格,则向包含结果变量添加另一个空格。...一旦我们得到一个空格,我们就会在提取字符序列(或我们莫尔斯电码)中查找相应英语字符,并将其添加到将存储结果变量中。 请记住,跟踪空间是此解密过程中最重要部分。...一旦我们得到 2 个连续空格,我们就会向包含解码字符串变量添加另一个空格。 字符串末尾最后一个空格将帮助我们识别莫尔斯电码字符最后一个序列(因为空格充当提取字符并开始解码它们检查)。...' 'citext' -> '存储单个字符摩斯密码' 'i' -> '计算摩斯字符之间空格' 'message' -> '存储要编码解码字符串 ''' # 表示摩斯密码图字典 MORSE_CODE_DICT

1.2K20

使用 Python 程序实现摩斯密码翻译器

,该变量将包含我们编码字符串,然后我们在包含结果字符串中添加一个空格。...在用摩斯密码编码,我们需要在每个字符之间添加 1 个空格,在每个单词之间添加 2 个连续空格。 如果字符是空格,则向包含结果变量添加另一个空格。...一旦我们得到一个空格,我们就会在提取字符序列(或我们莫尔斯电码)中查找相应英语字符,并将其添加到将存储结果变量中。 请记住,跟踪空间是此解密过程中最重要部分。...一旦我们得到 2 个连续空格,我们就会向包含解码字符串变量添加另一个空格。 字符串末尾最后一个空格将帮助我们识别莫尔斯电码字符最后一个序列(因为空格充当提取字符并开始解码它们检查)。...' 'citext' -> '存储单个字符摩斯密码' 'i' -> '计算摩斯字符之间空格' 'message' -> '存储要编码解码字符串 ''' # 表示摩斯密码图字典 MORSE_CODE_DICT

2.4K20

二代GAN网络崛起?DALL·E Mini画面惊悚,老外玩疯了!

同时使用标题和文本描述作为标签,并删除对应html标记、换行额外空格; 3、包含1200万张图片标题对「Conceptual 12M」。...token一起被送入BART解码器,该解码器是一个自回归模型,它目的是去预测下一个token序列; 4、损失函数是交叉熵损失,用以计算模型预测图像编码结果VQGAN真实图像编码之间损失值。...由于使用像素值序列导致离散值嵌入空间太大,最终使得训练模型满足自注意力层内存需要极为困难。 VQGAN通过结合感知损失和GAN判别损失来学习像素一个「密码本」。...该模型使用了BART,作者只是对原始架构进行了微调: 1、为编码器和解码器创建了一个独立嵌入层(有相同类型输入输出,这二者通常可以共享); 2、调整解码器输入输出shape,使其与VQGAN...当作者在Seq2Seq编码器和解码器之间分割,DALL·E将文本图像作为单个数据流读取。这也让他们可以为文本图像使用独立词汇。 5、DALL·E通过自回归模型读取文本,而作者使用双向编码器。

85340

URL解码之URLEncoder

表单里提交也是如此,包含非西欧字符字符串,系统也会将这些字符转换成application/x-www-form-urlencoded字符串。...空格是一个特殊情况,因为它们太平常了。它除了被编码成“%20”以外,还能编码为一个“+”。加号(+)本身被编码为%2B。/ # = & ?...当用方法getPath() toExternalForm( ) 作为输出方法,这种字符转移符不会自动编码解码。你应对被用来生成一个URL对象字符串对象负责,确保所有字符都会被恰当地编码。...如果string包含了一个“%”,但紧跟其后不是两位16进制数或者被解码成非法序列,该方法就会抛出 IllegalArgumentException 异常。...当下次再出现这种情况,它可能就不会被抛出了。这是与运行环境相关检查到有非法序列,抛不抛出 IllegalArgumentException 异常,这时到底会发生什么是不确定

1.5K20

LLM-TAP随笔——大语言模型基础【深度学习】【PyTorch】【LLM】

2.大语言模型基础 2.1、编码器和解码器架构 这个架构常用于编码器-解码器架构是一种常用于序列序列(Seq2Seq)任务深度学习架构。...解码器(Decoder) 将中间表示解码成输出形式。 也会有额外输入。为啥? 输入一些额外信息来帮助解码器生成正确输出序列。...这些额外信息可以是一些上下文信息,例如输入序列长度、标点符号语法结构等。...2.2、注意力机制 2.2.1、注意力机制(Attention) 注意力机制允许模型在处理信息更加灵活智能地选择性地关注输入不同部分,从而提高了模型性能表现力。...需要src_mask 与 e_outputs 一起确保编码器输出正确使用,src编码也用到了src_mask,而 trg_mask 与 trg 一起确保解码器生成目标序列合适性。

53430
领券