总结 Llama3的模型依旧是用的是传统的dense Transformer架构,与Llama2和Llama在架构上没有本质的区别,只是在训练数据量和参数规模上有了很大的提升...

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总结 InstructGPT 的训练方法就是ChatGPT的训练方法 Abstract 作者认为,语言模型越大本质上并不能让它更好地遵循人类的意图,它可能会生成一些不真实的、...
总结 T5 是谷歌提出了一个统一预训练模型和框架,模型采用了谷歌最原始的 Encoder-Decoder Transformer结构。 T5将每个文本处理问题都看成“Text...
总结 GPT3在模型架构上,主要是扩大了GPT2的参数;在论文创新内容上,提出了few-shot learning,GPT3能在少样本的提示上表现出不错的效果。 Abstra...
tokenizer作为NLP领域不可缺少的一部分,对于模型的训练时间和效果有着重要的影响,如果分词器的粒度太细,词表会很小,但是能代表的实际含义也会很少;如果粒度较粗,整个词...
总结: 论文:gpt2不需要fine-tuning阶段,探索多任务学习,即gpt2在zero-shot learning的效果。 模型结构:在gpt1的基础上,将layern...
调优经验 尽量限制更少的分区 制定列,不要使用select * 业务层面,指标是否可以从汇总层取 where条件尽量去掉无关行 查询优化 对作业进行合理拆分 使用合适的数据类...
1 通过huggingface 进行下载 1.1 通过python transformers包进行下载-- 需要科学上网 1.2 hugging face专用工具 -- 通过...
Abstract 自然语言理解包括各种不同的下游任务。尽管大型未标记的文本语料库很丰富,但用于学习这些特定任务的标号数据很少,这使得训练分辨(判别)模型比较难。作者的解决方法...
Abstract BERT是通过对所有层中的左右上下文进行联合调节,从未标记的文本中预训练深度双向表示。大家可以只需要一个额外的输出层来进行微调这个模型,就可以在很多不同的任...
拿BERT为例L= 12, H = 768 embedding = 30000 * H transformer块:包括自注意力机制和MLP2.1 QKV 3个权重矩阵 + ...
第一段就写错了,Sinusoidal Positional Encoding有外推的能力, learned才没有
位置编码(Positional Encoding)在大语言模型(LLM)中,位置编码(Positional Encoding)是用于表示输入序列中词汇或标记相对位置的技术。由于Transformer架构本身并没有内建顺序信息...
1.1 长序列建模的问题 由于源语和目的语语法结构的差异,逐字翻译文本是不可行的 在引入transformer之前,encoder-decoder 的RNN模型通常用于机器翻...
生成式人工智能:机器产生复杂有结构的物件。 模型: 是带有大量未知参数的函数机器学习的学习,就是找到这个大量未知参数的过程,也叫training 。 当你把这个大量未知参数的...
1 Introduction 目前最新的方法是RNN,包括LSTM、GRU等等,主要是语言模型和encoder-decoder两类。 RNN的特点是:给定一个序列,从左往右一...
BatchNorm一般用于CV领域,而LayerNorm一般用于NLP领域。 batchnorm 是对一个batch,所有样本的某一个特征进行标准化,就是做成均值是0,方差是...
最常用的四种请求方式是get, post, put, delete. 序号方法描述1GET从服务器获取资源。用于请求数据而不对数据进行更改。例如,从服务器获取网页、图片等2P...
1 环境变量 1.1 临时添加环境变量 1.2 PATH 环境变量 有一个特殊的环境变量称为 PATH,操作系统(Linux、macOS、Windows)用它来查找要运行的程...
pandas读取文件 rename 是否存在用isin函数df = df[df.Rid.isin(paper_ids, use_hashmap=True)] 去重df = d...
1、python语句一般以新行作为语句结束符,但是使用\能将一行语句分多行显示,如果已经有[]、{}等括号,就不需要多行连接符了 python 标识符 标识符是变量、函数、类...