文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何利用1%的数据优化特定领域LLM预训练？ | EMNLP24

方法***从大规模数据集（如RefinedWeb）中选择样本是缓慢且昂贵的，一个可行的解决方案是使用容易计算的n-gram特征将每个文档编码为向量。...每个n-gram被映射到哈希表中的一个键，每个键映射到n-gram计数。...最后进行采样，从一个分布中选择 $k$ 个示例，且不进行替换，其概率由 $\frac{wi}{\sum{i=1}^N w_i}$ 给出。...接下来，逐步从 $v(t - 1)$ 中移除标记，以获得 $v(t)$ ，在此过程中，最小化与原始词汇集的距离，以便提取更少偏倚的文档特征作为n-gram向量。...首先定义一个度量来衡量语料库中词汇集的质量，然后通过最大化词汇效用度量 ( $\mathcal{H}_{v}$ ) 来学习最佳词汇，该度量的计算公式为：$$\begin{equation}\mathcal

7110

使用Gensim实现Word2Vec和FastText词嵌入

传统方法 表示单词的传统方式是单热（one-hot）向量，其本质上是仅具有一个元素为1且其他为0的向量。向量的长度等于语料库中的总唯一词汇（去重后）的大小。通常，这些独特的单词按字母顺序编码。...通过减去两个相关词而获得的向量有时表达一个有意义的概念，如性别或动词时态，如下图所示（维数减少）。 ?...Skip-gram仅输入一个且仅一个目标词的one-hot向量作为输入。 据称，Skip-gram在罕见的词汇方面往往做得更好。然而，Skip-gram和CBOW的性能大致相似。...apple的词嵌入向量将是所有这些n-gram的总和。在训练神经网络之后，我们将根据训练数据集对所有n-gram进行词嵌入。...现在可以恰当地表达稀有的单词，因为很可能他们的一些n-gram也出现在其他单词中。我将在下一节中向你展示如何在Gensim中使用FastText。

1.8K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    从马尔可夫链到GPT，字节跳动AI Lab总监李航细说语言模型的前世今生

    2001 年，Yoshua Bengio 等人提出了第一个神经语言模型，开启了语言建模的新时代。 Bengio 等人提出的神经语言模型从两个方面改进了 n-gram 模型。...因此，预训练语言模型可以有效地表示语言的词汇、句法和语义特征。预训练语言模型，如 BERT 和 GPT（GPT-1、GPT-2 和 GPT-3），已成为当前 NLP 的核心技术。...它的输入是一个单词序列，可以是单个文档中的连续句子，也可以是两个文档中连续句子的串联。这使得该模型适用于以一个文本作为输入的任务（如文本分类），以及以两个文本作为输入的任务（如回答问题）。...底层主要代表词汇知识，中间层主要代表句法知识，顶层主要代表语义知识。 预训练语言模型，如 BERT 和 GPT-3，包含大量事实知识。例如，它们可以用来回答诸如「但丁出生在哪里？」...因此，他们在需要复杂推理的问题如论点推理、数值推理和话语推理等方面并没有很好的表现。将推理能力和语言能力集成到自然语言处理系统中将是未来的一个重要课题。

    1.2K20

    最新Apache Spark平台的NLP库,助你轻松搞定自然语言处理任务

    可以与现有的Spark库进行无缝重用，包括分布式主题建模、词嵌入、n-gram、字符串距离计算等。 通过使用统一的API，可以在跨自然语言理解、机器学习和深度学习部分使用统一的API。...这包括词嵌入、主题模型、停用词删除、各种功能(tf-idf、n-gram、相似性度量、……)，以及使用NLP注释作为机器学习工作流的特征。...这意味着，John Snow实验室NLP库提供了完全分布式的，经过严格测试和优化的主题模型，词嵌入，n-gram，和余弦相似工具。这些工具都是来自于Spark，我们不需要构建。...可训练性和可配置性：NLP是一个固有的特定领域的问题。不同的语法和词汇在社交媒体文章和学术论文、SEC filings、电子医疗记录和报纸文章中使用。...answering, text summarization or information retrieval（为常见的用例发布样例应用程序，如问答、文本摘要或信息检索） Train and publish

    2.6K80

    使用Gensim实现Word2Vec和FastText词嵌入

    传统方法 表示单词的传统方式是单热（one-hot）向量，其本质上是仅具有一个元素为1且其他为0的向量。向量的长度等于语料库中的总唯一词汇（去重后）的大小。通常，这些独特的单词按字母顺序编码。...通过减去两个相关词而获得的向量有时表达一个有意义的概念，如性别或动词时态，如下图所示（维数减少）。 ?...Skip-gram仅输入一个且仅一个目标词的one-hot向量作为输入。 据称，Skip-gram在罕见的词汇方面往往做得更好。然而，Skip-gram和CBOW的性能大致相似。...apple的词嵌入向量将是所有这些n-gram的总和。在训练神经网络之后，我们将根据训练数据集对所有n-gram进行词嵌入。...现在可以恰当地表达稀有的单词，因为很可能他们的一些n-gram也出现在其他单词中。我将在下一节中向你展示如何在Gensim中使用FastText。

    2.5K20

    自然语言处理：语言模型与评价方法

    在《TensorFlow（第2版）》9.3小节中将看到，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（Conditional Language Model），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算概率...如果能对这一项建模，那么只要把每个位置的条件概率相乘，就能计算一个句子出现的概率。然而一般来说，任何一门语言的词汇量都很大，词汇的组合更是不计其数。...假设一门语言的词汇量为V，如果要将p(wm|w1,w2,w3,…,wm-1)的所有参数保存在一个模型里，将需要Vm个参数，一般的句子长度远远超出了实际可行的范围。...为了控制参数数量，n-gram模型做了一个有限历史假设：当前单词的出现概率仅仅与前面的n-1个单词相关，因此以上公式可以近似为： ? n-gram模型里的n指的是当前单词依赖它前面的单词的个数。...n-gram模型中需要估计的参数为条件概率： ? 假设某种语言的单词表大小为V，那么n-gram模型需要估计的不同参数数量为O(Vn)量级。

    1.1K10

    PyTorch专栏（十八）: 词嵌入，编码形式的词汇语义

    但是，如何在电脑上表述一个单词呢？你在电脑上存储的单词的 ASCII 码，但是它仅仅代表单词怎么拼写，没有说明单词的内在含义(你也许能够从词缀中了解它的词性，或者从大小写中得到一些属性，但仅此而已)。...更重要的是，你能把这些 ASCII 码字符组合成什么含义？ 当 ? 代表词汇表、输入数据是 ?...在所有的代码中，从单词到索引的映射是一个叫 word_to_ix 的字典。 能使用词嵌入的模块是torch.nn.Embedding，这里面有两个参数：词汇表的大小和词嵌入的维度。...语言模型 回想一下，在 n-gram 语言模型中,给定一个单词序列向量，我们要计算的是: ?...CBOW 模型如下所示：给定一个单词 ? ， ? 代表两边的滑窗距，如 ? 和 ? ，并将所有的上下文词统称为 ? ，CBOW 试图最小化 ? 其中 ? 是单词 ? 的嵌入。

    77110

    偶述 Wolfram 中文分词算法

    在西方语言，如英语的行文中，单词之间是以空格作为自然分界符。而中文只有字、句和段能通过明显的分界符来划界，唯独词没有一个形式上的分界符。...或者说，分词就是将连续的汉字序列按照一定的规范重新组合成字或词序列的过程。如下以一个顺口溜举例，如果没有进行分词，未经练习的人恐怕很难说得利索。...方法二：星移斗转 Wolfram N-gram 方法 如下我们以Wolfram 语言，对多元计数（N-gram Count）方法展开进行详述。...星：简介多元单词概念 在文本和单词中，通常多元词汇拥有更高的信息熵，如下以《爱丽丝梦游仙境》为例。 采用多元单词计数（N-gram count）统计熵，一般情况下 4-gram 以接近整体的熵。...需要指出的是此处以介绍方法为目标，多元（n-gram）计数的方法是一种基于输入文本统计词频方法，它没有 “先验的经验”，如额外中文词典为支持，完全是基于输入文本的信息统计后得出分词结果，因此对于小文本和短文本识别效果是有限的

    1K20

    NLP入门 | 通俗讲解Subword Models

    而subword相当于英文中的词根、前缀、后缀等，如unfortunately中的un、ly、fortun(e)等就是subword，它们都是有含义的。...即若给定了文本库，若我们的初始词汇库包含所有的单个字符，则我们会不断的将出现频率最高的n-gram的pair作为新的n-gram加入词汇库中，直到达到我们的要求。...给定了文本库，我们的初始词汇库仅包含所有的单个的字符，然后不断的将出现频率最高的n-gram pair作为新的n-gram加入到词汇库中，直到词汇库的大小达到我们所设定的某个目标为止。如图所示： ?...上述例子是，比如有一个初始的文本库和词汇库。首先，可见此时出现频率最高的n-gram pair是“e,s”,出现了9次，因此我们将“es”作为新词加入到词汇库中同时更新文本库。...然后，这时词汇库中出现频率最高的n-gram pair是“es,t”,出现了9次，因此我们将“est”加入词汇库中同时更新文本库。依次类推，可以逐渐的通过增加新的n-gram的方式达到我们的目标。

    1.6K10

    NLP︱高级词向量表达（二）——FastText（简述、学习笔记）「建议收藏」

    ——FastText（简述、学习笔记） 3、NLP︱高级词向量表达（三）——WordRank（简述） 4、其他NLP词表示方法paper:从符号到分布式表示NLP中词各种表示方法综述 ---- 如何在...当然，为了提高效率，我们需要过滤掉低频的 N-gram。 在 fastText 中一个低维度向量与每个单词都相关。隐藏表征在不同类别所有分类器中进行共享，使得文本信息在不同类别中能够共同使用。...使用一个标准多核 CPU，得到了在10分钟内训练完超过10亿词汇量模型的结果。此外， fastText还能在五分钟内将50万个句子分成超过30万个类别。...它还使用了一种简单高效的纳入子字信息的方式，在用于像捷克语这样词态丰富的语言时，这种方式表现得非常好，这也证明了精心设计的字符 n-gram 特征是丰富词汇表征的重要来源。...FastText的性能要比时下流行的word2vec工具明显好上不少，也比其他目前最先进的词态词汇表征要好。

    1.1K20

    微软IJCAI演讲PPT Part II：深度学习在统计机器翻译和对话上的应用

    神经网络在基于短语的SMT中的示例 l 神经网络作为线性模型中的组成部分 翻译模型 预压模型 卷曲神经网络的使用 联合模型 FFLM与原始词汇 l 神经机器翻译（NMT） 建立一个单一...N-gram语言模型 l 词语n-gram模型（如n=3） l 使用长历史的问题 稀少的事件：不可靠的可能性预估 ? ? ?...为了给新词汇评分每一个解码器的状态都需要维持在h，通过传统的n-gram语境和最好的h来合并假设，进行重新组合。 ?...编码器-解码器基础方法是：一个编码器RNN进行阅读和将一个源句子编码到固定长度的矢量中，一个解码器RNN从编码器矢量中输出可变长度的翻译，最后编码器-解码器RNNs联合学习文本，优化目标可能性。 ?...[ Bahdanan+15]的注意力模型 编码器：双向RNN编码每一个单词和文本 解码器：寻找一系列与预测的目标词汇最相关的源词汇，并基于源词汇和所有先前生成词汇相关的文本矢量预测目标词汇。

    1.2K60

    【NLP自然语言处理】文本特征处理与数据增强

    举个例子: 假设给定分词列表: ["是谁", "敲动", "我心"] 对应的数值映射列表为: [1, 34, 21] 我们可以认为数值映射列表中的每个数字是词汇特征....就代表"是谁"和"敲动"共同出现且相邻 此时数值映射列表就变成了包含2-gram特征的特征列表: [1, 34, 21, 1000] 这里的"是谁"和"敲动"共同出现且相邻就是bi-gram特征中的一个..."敲动"和"我心"也是共现且相邻的两个词汇, 因此它们也是bi-gram特征....: 从数值列表中提取所有的n-gram特征 :param input_list: 输入的数值列表, 可以看作是词汇映射后的列表, 里面每个数字的取值范围为...小结 学习了文本特征处理的作用: 文本特征处理包括为语料添加具有普适性的文本特征, 如:n-gram特征, 以及对加入特征之后的文本语料进行必要的处理, 如: 长度规范.

    14410

    EMNLP2022 & 天津大学 | 基于Bert的无监督边界感知模型BABERT「中文序列标注」

    边界信息是各种中文自然语言处理任务的关键，如分词、词性标注和命名实体识别。之前的研究往往使用高质量的外部词典提供显式的边界信息。然而为保证词典的质量，往往需要大量的人力。...BERT的变体，如BERT-wwm、ERNIE、ZEN、NEZHA等，通过使用外部知识或更大规模的训练语料库，进一步改进了传统的BERT。该改进也可用于字符级的中文序列标记任务。...许多研究提出集成外部词汇，通过特征表示学习来增强基线模型。此外，还有一些研究建议在预训练的BERT权重中注入类似的资源。...第一、词汇资源都是人工构建的，非常耗时，并且对词典的质量也有一定的要求。第二，不同的任务和不同的领域需要不同的词汇。...边界感知表示 利用边界信息提取器，我们可以得到一个具有无监督统计边界信息的N-gram字典。

    74220

    一文读懂“语言模型”

    乔姆斯基的理论断言，一种语言由一组有限或无限的句子组成，每个句子是一组有限长度的单词，单词来自一个有限的词汇，语法是一组生成规则，可以生成语言中的所有句子。...Bengio 等人提出的神经语言模型从两个方面对 n-gram 模型进行了改进。首先，一个实值向量，称为词嵌入，用来表示一个词或词的组合。...因此，预训练的语言模型可以有效地表示语言的词汇、句法和语义特征。预训练语言模型，如 BERT 和 GPT系列 (GPT-1、 GPT-2和 GPT-3)已经成为当前自然语言处理的核心技术。...底层主要表示词汇知识，中层主要表示句法知识，顶层主要表示语义知识。 预训练的语言模型(没有进行微调) ，如 BERT 和 GPT-3，包含了大量的实际知识。...将推理能力和语言能力整合到自然语言处理系统中将是未来的一个重要课题。 未来展望 当代科学(脑科学和认知科学)对人类语言处理机制(语言理解和语言生成)的理解有限。

    88531

    词袋模型：基础理论与实际应用场景详解

    它的核心思想是将一段文本转化为一个向量，向量的每个维度代表一个词汇，向量的值则是该词汇在文本中出现的次数或权重。通过这种方式，BoW 模型可以捕捉文本的基本内容，而无需关注词汇的顺序或语法结构。...工作原理与步骤构建词汇表：首先需要定义一个词汇表，通常是将所有文本中出现的词去重后构建一个列表。..., cat, sat, on, the, mat, dog, barked, at, and, became, friends向量化文本：每段文本根据词汇表生成一个向量，向量的每个维度对应词汇表中的一个词...n-gram 模型：考虑连续 n 个词的组合，从而捕捉部分上下文信息。例如，New York 可以作为一个整体特征，而非两个独立的词。...在此基础上，结合 TF-IDF 或 n-gram，可以进一步提升分析精度。结语词袋模型虽然简单，但其在文本分析中的价值不容忽视。

    13810

    特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

    在一个词袋矢量中，每个单词成为矢量的一个维度。如果词汇表中有 n 个单词，则文档将成为n维空间中的一个点。 很难想象二维或三维以外的任何物体的几何形状，所以我们必须使用我们的想象力。...例如，"Emma knocked on the door"这句话会产生 n-gram，如"Emma knocked"，"knocked on"，"on the"，"the door"。...稀有词汇会产生大量的计算和存储成本，而不会带来额外的收益。 根据字数统计，可以很容易地识别和修剪稀有词。或者，他们的计数可以汇总到一个特殊的垃圾箱中，可以作为附加功能。...例如，n-gram 是一个句子的概括，不应超出句子范围。更复杂的文本特征化方法，如 word2vec 也适用于句子或段落。在这些情况下，需要首先将文档解析为句子，然后将每个句子进一步标记为单词。...在实践中，即使是连续 n-gram，人们也很少超过 bi-gram 或 tri-gram，因为即使在过滤之后，它们的数量也很多。为了生成更长的短语，还有其他方法，如分块或与词性标注相结合。

    2K10

    【数据竞赛】Kaggle实战之特征工程篇-20大文本特征（下）

    2.文本向量特征 TDIDF特征可以缓解词频特征的高频词汇特征带来的问题，同时通过N-Gram的策略还可以间接捕捉文本中的词的关系，但是这些信息的捕捉还是较差的，而且N-Gram的策略还会使得字典过大，...但是一个好的语言模型的训练是非常耗费时间的，如果没有足够的时间或数据时，我们可以使用预先训练好的模型，比如Textblob和Vader。...Textblob建立在NLTK之上，是最流行的语言之一，它可以给单词分配极性，并将整个文本的情感作为一个平均值进行估计。Vader是一个基于规则的模型，目前在社交媒体的数据上使用较多。...7.NER特征 命名实体识别（Named entity recognition，NER）是用预定义的类别（如人名、地点、组织等）标记非结构化文本中提到的命名实体的过程。...comprehensive study with Python Category Encoders Leave One Out Encoding for Categorical Feature Variables on Spark

    1K20

    SQLite全文搜索引擎：实现原理、应用实践和版本差异

    FTS在SQLite中作为一个虚拟表（Virtual Table）模块实现，支持多种版本，如FTS3、FTS4和FTS5。...分词：将预处理后的文本拆分成词汇（Token）。分词方法因语言和应用场景而异，常见的分词器有空格分词器（以空格为分隔符）、正则表达式分词器、N-gram分词器、自然语言处理分词器等。...构建倒排索引：将词汇表和倒排列表组合成一个倒排索引。...通过以上算法，可以构建一个倒排索引，实现高效的全文搜索。在实际应用中，还可以对倒排索引进行优化，如压缩倒排列表以减少存储空间需求、为频繁出现的词汇添加倒排列表缓存以提高查找速度等。...FTS虚拟表的结构主要包括以下几个部分： 词汇表：词汇表是一个包含所有不重复词汇的列表，用于映射词汇到其对应的倒排列表。

    74210

    人工智能自然语言处理：N-gram和TF-IDF模型详解

    人工智能自然语言处理：N-gram和TF-IDF模型详解 1.N-gram 模型 N-Gram 是一种基于统计语言模型的算法。...一个三元模型为： $P(w1,w2,⋯,wm)=∏i=1mP(wi∣wi−2,wi−1)$ 一个 n-gram 是 n 个词的序列： 一个 2-gram（bigram 或二元）是两个词的序列，例如...适用性广泛：TF-IDF 算法可以应用于各种文本相关任务，如信息检索、文本分类、关键词提取等。 TF-IDF 算法缺点： 1....词汇表限制：TF-IDF 算法需要构建词汇表来对文本进行表示，词汇表的大小会对算法的性能和计算开销产生影响，同时也可能存在未登录词的问题。 5....3.关键知识点总结： 在N-gram模型中，N表示表示每次取出的单词数量 在N-gram模型中，当N取值越大，模型的效果会不一定变得更好（要合适） N-gram模型可以用于文本分类、语音识别和机器翻译等自然语言处理任务

    67600
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券