语言模型
语言模型 什么是语言模型？通俗的来讲是判断一句话是否符合人说话的模型，如可以说”猫有四条腿“，却不能说”四条腿有猫“。因为”四条腿有猫“这样的表述不符合人们的正常语言规范。...在语言模型的发展过程中，分别出现了专家语法规则模型，统计语言模型，神经网络语言模型三个阶段。...其中，专家语法规则模型出现在语言模型的初始阶段，我们知道，每一种语言都有其特定的语法规则，因此在早期，人们设法通过归纳出的语法规则来对语言建模；统计语言模型则是对句子的概率分布建模，通过对大量语料的统计发现...，符合人们正常语言规范的句子出现的概率要大于不符合语言规范的句子，如上述的“猫有四条腿”出现的概率要大于“四条腿有猫”的概率；神经网络语言模型是在统计语言模型的基础上，通过神经网络模型对句子的概率分布建模的方法...下面将从统计语言模型开始讲起。 2. 统计语言模型 2.1. 统计语言模型 统计语言模型（statistical language modeling）通过对大量语料的统计预测出句子的分布。
编程语言内存模型回答了并行程序可以依靠什么行为以便它们的线程之间可以共享内存的问题。...编程语言内存模型回答了这个问题，以及其它类似问题。...这是硬件内存模型的DRF-SC属性，在编程语言环境中采用。...编程语言内存模型规定了程序员和编译器所需的额外细节，作为他们之间的约定。上面谈到的通用特征基本上适用于所有现代语言，但直到最近，事情才收敛到一点:在21世纪初，有明显更多的变种。...即便如此，这也再次提醒我们，精确地使用以前发生的事情来指定无数据竞争程序和活泼程序的语义是多么微妙，以及将语言内存模型与底层硬件内存模型相匹配是多么微妙。
本文为预训练语言模型专题的第17篇。 今天聊一聊近年来挺火的“多模态”任务。其实这不是我们第一次聊到多模态了，之前发的Kaggle PetFinder比赛方案其实就在解决一个多模态预测的问题。...多模态输入 目前最新的多模态模型基本都是以transformer为backbone，为了达到更好的语言模态处理能力，往往都在预训练语言模型的基础上进行扩展。...第一个任务是带视觉线索的掩码语言模型（Masked language model with visual clues）。这个任务的扩展是自然的，在就是引入视觉信息之后做MLM。...这个任务是第一个任务的对偶任务，前面那个任务是用视觉信息来辅助语言模型训练，而这个是借助语言信息来进行ROI图像预测。预测的标签来自于R-CNN模型的预测结果（注意，这个结果是来自于视觉信息的）。...这里提一下比它稍微早一些的VisualBERT[5]，这个模型也采用了两个预训练任务，其中有一个是和VL-BERT一样的MLM，而另一个是图像语言相关性任务（sentence-image prediction
内存四区 1栈区 由编译器自动分配释放 ，存放函数的参数值，局部变量的值等 2.堆区 一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回 3.静态全...
统计语言模型是自然语言处理最基础也最重要的任务，也是其它复杂自然语言理解系统中重要的模块之一，理解语言模型对进一步了解自然语言处理，有非常重要的意义。...统计语言模型基于概率论，表达简洁有效，计算速度快，非常适合商业系统的应用，在很长一段时间内，都是最主流的语言模型方法。
这些模型的目标是理解和生成人类语言。为了实现这个目标，模型需要在大量文本数据上进行训练，以学习语言的各种模式和结构。如 ChatGPT，就是一个大语言模型的例子。...目前，大语言模型取得如此巨大的成就，总结了五方面原因：模型、数据和计算资源的扩展；高效稳定的训练手段；语言模型能力诱导；对齐训练，将大语言模型与人类偏好对齐；工具使用（潜在发展方向）； ---- 02...— 大语言模型预训练和微调技术 大型通用语言模型可以进行预训练，然后针对特定目标进行微调。...预训练是大语言模型能力的基础。当语言模型的参数量扩展到超千亿级别时，从头预训练一个大语言模型就成为一件十分困难且有挑战的事情。在数据层面，如何收集尽可能多的高质量语料对预训练模型的效果十分关键。...03 — 大语言模型的特征 大型通用语言模型可以进行预训练，然后针对特定目标进行微调。 Large（大）：在"大语言模型"的上下文中，"大"主要有两层含义。一方面，它指的是模型的参数数量。
LLaMA 的官方博文也提到，“后续还需要更多研究，以解决大语言模型中的偏见、有害评论和捏造事实等风险。” ...根据 Meta 官方发布的消息，LLaMA 是一种先进的基础语言模型，旨在协助研究人员在 AI 相关领域迅速开展工作。 ...据悉，LLaMA 跟 OpenAI 的 GPT-3 模型差不多，LLaMA 模型是根据世界上二十种最流行的拉丁语和西里尔字母语言文本训练而成的。...而且重点在于，“我们相信该模型有助于推动大语言模型的大众化普及，因为它完全能够在单 GPU 上运行。...而且在规模化模型层面，我们的 65B 参数模型也完全能够与 Chinchilla 或者 PaLM-540B 等顶尖大语言模型相媲美。”
我们聊一下自然语言处理（NLP）这一方向，当前的语音识别，机器翻译等人工智能领域备受欢迎和关注，那么计算机到底是怎么处理自然语言的，换句话说：计算机真的像人一样能够理解我们人类独特的语言吗？...在自然语言处理研究的早期，计算机科学家们走入了一个误区：当时，学术界普遍认为，要让计算机能够有效的处理自然语言，首先就是让计算机能像人类一样去理解自然语言。...自然语言从诞生之初起，就是一种具有上下文相关特征的语言。 人类的语言是存在歧义性的，比如：“I am a boy”。在大部分的场景里，这句英文的译文应是：“我是个男孩”。...因此，计算机在处理自然语言时，一个基本问题就是为自然语言这种上下文相关的特征建立数学模型。...统计语言模型 1970年弗里德里克·贾里尼克针对自然语言处理的困境提出一个新观点：一个句子是否合理，就看它出现的可能性大小如何。
： 深度学习|自然语言处理之词To词向量 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？...下面就来说说语言模型相关的算法。...这个问题就是语言模型需要解决的问题，下面介绍几种求解这个概率的算法。...4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型，都属于静态语言模型，都是预先从训练语料库中估算好的。实际上，在自然语言中，经常出现这样现象：某些在文本中通常很少出现的词，在某一局部文本中突然大量地出现。...能够根据词在局部文本中出现的情况，动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型，使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型，这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。 以上就是几种常用的语言模型算法。
语言模型参数估计 参数估计 通过模型训练获取模型中所有的模型参数即条件概率. 参数的学习方法：最大似然估计MLE 由于语料是有限的，不可能包含所有可能出现的词的组合，因此在必然存在零概率问题....语言模型应用 计算句子概率 给定若干词，预测下一个词 改进的语言模型 n-gram存在的问题 对语料敏感，训练参数难以反映不同领域之间语言规律上的差异....基于混合方法的语言模型 大规模训练语料来自不同领域，在主体、风格都有一定的差异，而测试预料通常是同源的，为了获得最佳性能，语言模型必须适应各种不同类型的语料对齐性能的影响....自适应方法： 将训练语料聚为n类，语言模型划分成n个子模型. 确定适当的训练语料子集，并利用这些预料建立特定的语言模型. 在模型运行时识别测试预料的主题或主题的集合....整个语言模型的概率通过下面的线性插值公式计算得到.
： 下面，总结自然语言处理中的语言模型，那么何为语言模型？...下面就来说说语言模型相关的算法。...这个问题就是语言模型需要解决的问题，下面介绍几种求解这个概率的算法。...4 动态语言模型 以上介绍的这3种语言模型，都属于静态语言模型，都是预先从训练语料库中估算好的。实际上，在自然语言中，经常出现这样现象：某些在文本中通常很少出现的词，在某一局部文本中突然大量地出现。...能够根据词在局部文本中出现的情况，动态地调整语言模型中的概率分布数据的语言模型，使之成为动态、自适应或者基于缓存的语言模型，这种混合模型可以有效地避免数据稀疏的问题。
作为一名开源爱好者，我非常不喜欢知识付费或者服务收费的理念，所以便有决心写下此系列，让一般大众们可以不付费的玩转当下比较新的开源大语言模型bloom及其问答系列模型bloomz。...一、模型介绍 bloom是一个开源的支持最多59种语言和176B参数的大语言模型。...它的训练集包含了45种自然语言和12种编程语言，1.5TB的预处理文本转化为了350B的唯一token。...bigscience在hugging face上发布的bloom模型包含多个参数多个版本，本文中出于让大家都能动手实践的考虑，选择最小号的bloom-1b1版本，其他模型请自行尝试。...(checkpoint) #下载模型 网速足够快的情况下等一会就下载好了，但通常情况下我们得ctrl+c打断代码运行，手动下载模型存放到对应位置，即.cache\huggingface\hub\models–bigscience–bloom
一、语言模型概述 什么是语言模型？ 语言模型（Language Model，简称 LM）是一个用于建模自然语言（即人们日常使用的语言）的概率模型。...应用场景 机器翻译：在生成目标语言句子时，语言模型用于评估哪个词序列更“自然”。 语音识别：同样的，语言模型可以用于从多个可能的转录中选择最可能的一个。...文本摘要：生成的摘要需要是语法正确和自然的，这也依赖于语言模型。 小结 总的来说，语言模型是自然语言处理中的基础组件，它能有效地模拟自然语言的复杂结构和生成规则。...---- 二、n元语言模型（n-gram Language Models） 基本概念 在面对语言模型概率分布计算的高维度和稀疏性问题时，n元语言模型（n-gram models）是一种经典的解决方案。...在接下来的部分，我们将探讨如何通过预训练来进一步提升模型性能。 ---- 训练语言模型 自然语言处理领域基于预训练语言模型的方法逐渐成为主流。
在这里，预处理训练的目标是利用大量未标记的文本，在对各种特定的自然语言处理任务(如机器翻译、文本摘要等)进行微调之前，建立一个通用的语言理解模型。 ?...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)。...屏蔽语言模型解释 在屏蔽语言建模中，我们通常屏蔽给定句子中特定百分比的单词，模型期望基于该句子中的其他单词预测这些被屏蔽的单词。...因果语言模型解释 因果语言模型，这里的思想是预测一个给定句子中的蒙面标记，但与MLM不同，这个模型被只考虑发生在它左边的单词来做同样的事情(理想情况下，这个可以是左的或者右的，想法是使它是单向的)。...基于模型对实际标签的预测，计算交叉熵损失并反向传播来训练模型参数。 ? 下面的图显示了更详细的视图与损失计算步骤- ?
开发大型语言模型需要进行以下步骤：数据收集：收集大量的文本数据，包括书籍、新闻、社交媒体、网页等，以便训练模型。...模型设计：选择适合的模型架构，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、变压器网络（Transformer）等，以便实现对文本的自然语言处理。...模型训练：使用收集到的数据对模型进行训练，以便模型能够学习到文本数据中的规律和模式。模型优化：对模型进行优化，如调整超参数、使用正则化技术、使用预训练模型等，以便提高模型的性能和泛化能力。...模型评估：使用测试数据对模型进行评估，以便了解模型的性能和效果。模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，以便实现对文本的自然语言处理。...开发大型语言模型需要大量的计算资源和时间，因此需要使用高性能计算机和分布式计算技术，以便加速模型的训练和优化。同时，还需要进行不断的迭代和改进，以便提高模型的性能和效果。
这个系列将主要借鉴《Tensorflow实战Google学习框架》这本书，主要介绍实现语言模型的一些前期准备，后期会出更详细的文章。 a 什么是 batching？...我们需要构建的是循环神经网络的语言模型，模型输入和输出的基本单元都是单词，很明显是有监督的模型，所以不仅需要制作data还需要制作标签label。...语言模型输入一个词预测输出下一个词的概率，所以在构建训练集的时候只需要将样本往后移动一个单词即可。当然不论是制作data还是label都需要使用batching。
所以我们会很自然的选择输出"现在去哪"，但是输入法没有我们那么智能能够一下子就判断出要输出哪一句话，输入法会计算出两个句子的概率值，然后通过比较选择概率值大的句子作为最终的输出结果，计算句子概率值的工具就是语言模型...语言模型的应用非常广泛，比如在输入法中输入拼音可以智能预测可能的输出结果，或者在谷歌或者百度搜索时自动填充可能的搜索文本等都是语言模型的应用。...语言模型是很多涉及到产生文字或预测文字概率的NLP问题的组成部分，比如神经网络机器翻译的Seq2Seq模型可以看作是一个条件语言模型，它相当于是在给定输入的情况下对目标语言的所有句子估计概率，并选择其中概率值最大的句子作为输出...假设一门语言中所有可能的句子服从某一个未知的概率分布，这门语言中的所有句子出现的概率之和为1，给定其中某个句子 ，语言模型（Language Model, LM）的任务就是预测句子 在语言中出现的概率...为了估计这些参数的取值，常见的方法有n-gram模型、决策树、最大熵模型以及神经网络语言模型等。
内存模型 Go 内存模型描述的是 “在一个 groutine 中对变量进行读操作能够侦测到在其他 gorountine 中对改变量的写操作” 的条件。...关于channel的happens-before在Go的内存模型中提到了三种情况： case1: 对一个channel的发送操作 happens-before 相应channel的接收操作完成 case2
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