文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
圈层
工具
MCP广场
文章/答案/技术大牛
发布

自然语言处理中的预训练模型（上）

1 引言 随着深度学习的发展，各种各样的神经网络被用来解决「自然语言处理」（NLP）问题，例如卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、注意力机制等等。...近年来，大量的研究表明基于大型语料库的「预训练模型」（PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游 NLP 任务，同时能够避免从零开始训练模型。...这种嵌入存在两个主要局限性：第一个是嵌入是静态的，与上下文无关，无法处理多义词；第二个是难以处理不在词汇表中的词。...预训练的优点可以总结为以下三点： 在大规模语料库上的预训练可以学习到通用语言表示，对下游任务很有帮助 预训练提供了更好的模型初始化，使得在目标任务上有更好的泛化性能和更快的收敛速度 预训练可以看做一种避免在小数据集上过拟合的正则化方法...我们已经在 2.2 节中简单介绍了上下文编码器的不同结构，本章我们将专注于预训练任务，并给出一种 PTM 的分类方法。 3.1 预训练任务 预训练任务对于学习语言的通用表示至关重要。

2.1K20

自然语言处理中的预训练模型（下）

近期围绕着 BERT 又涌现出了一些新方法，如：「mBERT」 基于 104 种语言的维基文本训练 MLM（共享参数），每个训练样本都是单语言的，且没有专门设计跨语言目标，即便如此，该模型还是在跨语言任务上表现良好...4.2.2 特定语言的 PTM 虽然多语言 PTM 在很多语言上表现良好，但近期的研究表明面向一种特定语言训练的 PTM 的效果还是优于多语言的效果。...4.3.1 视频-文本 PTM 「VideoBERT」 和 「CBT」 都是视频文本联合模型，为了得到视觉-语言表示，它们分别通过基于 CNN 的编码器和现有的语音识别技术对视频进行了预处理。...4.3.2 图像-语言 PTM 一些研究将 PTM 引入图像-文本对，旨在处理诸如视觉问答（VQA）、视觉常识推理（VCR）等下游任务。...由于 GPU 显存大小的限制，目前大部分的 PTM 一次只能处理长度不超过 512 个 token 的序列。

2.2K30
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    揭秘自然语言处理中预训练语言模型的“魔力”之源

    根据表示方法的不同，自然语言处理技术共经历了四次范式变迁，分别是小规模专家知识、大规模语料库统计模型、大规模语料库深度学习和大规模预训练语言模型。...由于自然语言处理这一认知类任务所具有的“主观性”特点，以及其所面对的任务和领域众多，使得标注大规模语料库的时间过长，人力成本过于高昂，因此自然语言处理的标注数据往往不够充足，很难满足深度学习模型训练的需要...早期的静态词向量预训练模型，以及后来的动态词向量预训练模型，特别是2018 年以来，以 BERT、GPT 为代表的超大规模预训练语言模型恰好弥补了自然语言处理标注数据不足的缺点，帮助自然语言处理取得了一系列的突破...所以，这种预训练 + 精调的模式，已经成为了自然语言处理的新范式。...可以说，超大规模预训练语言模型完全依赖“蛮力”，在大数据、大模型和大算力的加持下，使自然语言处理取得了长足的进步。 那么，预训练模型是如何获得如此强大威力甚至是“魔力”的呢？

    30510

    Survey : 预训练模型在自然语言处理的现状

    优点主要有三个： ① 在大规模文本语料上的预训练，能够学到通用的语言表示，并有助于下游任务； ② 预训练提供了更优的模型初始化，通常能够取得更好的泛化性能，以及在目标任务上加速收敛； ③ 预训练可以被当作一类在小规模数据集上避免过拟合的正则方法...编码器encoder和解码器decoder的权重基于两个语言模型的预训练权重进行初始化，然后通过带标签的数据进行模型微调。...三、Overview of PTMs 1、预训练任务 预训练任务可以分为以下几个类别： （1）语言模型 LM（language model） 在NLP中最常用的无监督任务是概率语言模型，这是一个经典的概率密度预估问题...（2）掩码语言模型 MLM（masked language model） MLM首先会把输入语句中的一些tokens覆盖掉，然后根据剩下的tokens去训练模型预测这些被掩盖的tokens...2、多语言 - 特定语言 PTM 基于多国语言语料进行模型训练，学习，或者基于特定语言语料学习文本表示。

    1.1K10

    【自然语言处理】——基于与训练模型的方法【复习篇1】

    2.1 基于规则与基于机器学习的自然语言处理方法分别有哪些优缺点？...基于规则的方法 介绍 基于规则的自然语言处理方法是通过人工编写一套规则来对语言进行处理。这些规则通常基于语言学的理论，定义了语言的各种结构和规则，例如语法、语义等。...不依赖大规模数据：基于规则的方法不需要大量的训练数据，它依赖的是对语言规律的理解。 缺点 不具备泛化能力：规则通常是为特定任务设计的，可能无法很好地处理不同领域或新出现的语言现象。...能够处理复杂语言现象：对于复杂的语言现象（如歧义、长文本分析等），机器学习方法通常比基于规则的方法更有效。例如，深度学习可以自动从上下文中捕捉隐含的语言模式。...BERT等预训练语言模型：使用BERT等预训练模型进行fine-tuning，进行短语结构标注。

    38910

    【NLP自然语言处理】NLP中的常用预训练AI模型

    学习目标 了解当下NLP中流行的预训练模型 掌握如何加载和使用预训练模型 当下NLP中流行的预训练模型 在自然语言处理（NLP）领域，预训练AI模型已成为推动技术发展的重要力量。...这些模型通过在大量数据集上进行预先训练，学习到了语言的通用特征或知识表示，进而可以应用于各种具体的NLP任务。...102种语言文本上进行训练而得到. bert-large-multilingual-uncased: 编码器具有24个隐层, 输出1024维张量, 16个自注意力头, 共340M参数量, 在小写的102.... xlm-roberta-large: 编码器具有24个隐层, 输出1027维张量, 16个自注意力头, 共355M参数量, 在2.5TB的100种语言文本上进行训练而得到....，因此，对于我们使用者而言，不需要从理论上深度探究这些预训练模型的结构设计的优劣，只需要在自己处理的目标数据上，尽量遍历所有可用的模型对比得到最优效果即可.

    61910

    语言处理AI被谷歌地图训练：年删帖过亿条，训练样本海量

    这得益于不断进步的机器学习模型，提升了谷歌识别机器人恶意刷屏以及可疑行为的效率。 用同样的方式，谷歌公司还删除了超过700万份地图应用程序上的假商户页面，其中有63万份删除是基于用户真人报告的。...额外训练让审核的AI更智能 但是，虽然谷歌地图使用机器学习取得了很好的效果，但人工参与此过程毋宁更加令用户放心，毕竟AI的智能实在有其极限。...例如，系统会判别评论的语言模式、用户或企业帐户的历史记录、以及是否存在与特定经营地点相关的任何异常活动（例如一星或五星评论数量的突然剧增）。...但如果机器学习模型在训练时只使用了仇恨言论的数据集，我们可能会错误地删除那些同性恋企业主的广告、或关于性少数人群安全空间的评论。」...谷歌地图团队从公共汽车的位置序列中提取训练集数据，这些数据来自公交机构的实时反馈，再将它们与行程中公交车的行进速度对齐，就能得出置信度极高的训练数据集。

    1.1K20

    【自然语言处理篇】--Chatterbot聊天机器人

    一、前述 ChatterBot是一个基于机器学习的聊天机器人引擎，构建在python上，主要特点是可以自可以从已有的对话中进行学(jiyi)习(pipei)。...，近义词评估 Time Logic Adapter 处理涉及时间的提问 Mathematical Evaluation Adapter 涉及数学运算 存储器后端 => Storage Adapters...处理时间和数学计算的Adapter # -*- coding: utf-8 -*- from chatterbot import ChatBot bot = ChatBot( "Math &..."" 反馈式的聊天机器人，会根据你的反馈进行学习 """ # 把下面这行前的注释去掉，可以把一些信息写入日志中 # logging.basicConfig(level=logging.INFO) #...chatbot.train() # 我们来看看训练后的机器人的应答 response = chatbot.get_response('How are you doing today?')

    5.4K51

    聊天机器人自然语言处理（NLP）技术

    以前开发聊天机器人可能又复杂又不稳定，但现在有了两大 "神器"：一是 OpenAI 的 API，它就像一个超级聪明的 "大脑"，能让机器人听懂人话、说人话；二是 New API 平台，它解决了国内访问慢...有了这两个工具，就算是新手也能轻松做出好用的聊天机器人啦！核心原理（简单说清楚）聊天机器人之所以能 "听懂" 你说的话、还能流畅回复，核心靠的是一种叫 "自然语言处理（NLP）" 的技术。...就像我们上学要先学基础知识一样，机器人也会先通过大量文本 "学习"，这个过程叫 "预训练"，GPT-3 就是其中很厉害的 "学霸" 模型。...api_key='your-api-key' # 这里替换成你的专属API密钥)# 机器人聊天功能def chat_with_gpt(prompt): # 调用聪明的"大脑"生成回复...实践小建议（新手必看）多试多改：运行代码后，换不同的问题问问，根据机器人的回复调整设置；注意隐私：不要让机器人处理手机号、密码这些敏感信息；加点功能：如果觉得基础版不够用，可以试试让机器人能识别情绪、记住你的喜好哦

    19310

    (含源码)「自然语言处理(NLP)」RoBERTa&&XLNet&&语言模型&&问答系统训练

    引言 本次内容主要包括：鲁棒优化Bert模型（RoBERTa）、自回归预训练模型（XLNet）、无监督多任务学习语言模型、生成预训练语言理解、深层上下文单词表示、键值记忆网络、大规模问答系统训练等...，基于预训练的去噪自动编码（比如bert）相比于基于自回归语言建模具有更好的性能。...better-language-models/language-models.pdf Code: https://github.com/akanyaani/gpt-2-tensorflow2.0 论文简述： 自然语言处理任务通常在特定任务的数据集上通过监督学习来做训练...模型的样本反映了这些改进，并包含连贯文本段落。这些发现为构建语言处理系统提供了一种很有前景的方法，可以从自然发生的演示中学习执行任务。 ? ?...我们的词向量是深度双向语言模型(biLM)内部状态的学习函数，其中biLM模型是在大型文本语料库上预先训练的。

    1.1K20

    PubMedBERT:生物医学自然语言处理领域的特定预训练模型

    今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作“小”模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。...所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，“小”模型也有一定的用武之地，所以今天我们来介绍PubMedBERT，它使用特定领域语料库从头开始预训练BERT，这是微软研究院2022...论文的主要要点如下： 对于具有大量未标记文本的特定领域，如生物医学，从头开始预训练语言模型比持续预训练通用领域语言模型效果显著。提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)用于特定领域的预训练。...PubMedBERT 1、特定领域Pretraining 研究表明，从头开始的特定领域预训练大大优于通用语言模型的持续预训练，从而表明支持混合领域预训练的主流假设并不总是适用。...针对基于pubmed的生物医学应用，作者提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)。 PubMedBERT使用更大的特定领域语料库(21GB)。

    69610

    精选论文 | 自然语言处理中的语言模型预训练方法【附打包下载】

    关注文章公众号 回复"SFFAI24论文"获取本主题精选论文 最近，在自然语言处理（NLP）领域中，使用语言模型预训练方法在多项 NLP 任务上都获得了不错的提升，广泛受到了各界的关注。...BERT使用了masked语言模型，实现了真正深度双向模型，不仅能更好地处理sentence-level的自然语言任务，而且在token-level的任务上也达到了不错的效果。...推荐理由来自：罗玲 4 推荐理由：Open AI提出的自然语言处理中的预训练模型GPT-2.0版本。...该图为不同语种中相同的词有相似的相似度分布 推荐理由来自：罗玲 7 推荐理由：元学习在少样本学习、强化学习和机器人学习中得到了广泛的应用，最突出的例子是与模型无关的元学习。...荐理由来自：马聪 9 推荐理由：这一篇工作是微软提出的利用多任务训练的架构MT-DNN在自然语言处理中进行预训练。

    1.2K31

    训练你自己的自然语言处理深度学习模型，Bert预训练模型下游任务训练：情感二分类

    基础介绍： Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具 更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了 下游任务：...提取特征后，我们便可以自定义其他自然语言处理任务了，以下是一个简单的示例（效果可能不好，但算是一个基本流程） 数据格式： 模型训练： 我们来训练处理句子情感分类的模型，代码如下 import torch...pd.read_csv("data/data.csv") # 定义编码器 token = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese") # 加载预训练模型...optimizer.step() optimizer.zero_grad() # 模型权重保存 torch.save(model.state_dict(), 'model1_weights.pth') 运行后得到了训练后的模型权重文件...out.last_hidden_state[:, 0]) out = out.softmax(dim=1) return out model = Model() # 加载训练好的模型权重

    46210

    自然语言处理（NLP）10 大预训练模型

    引言 语言模型是构建NLP应用程序的关键。现在人们普遍相信基于预训练模型来构建NLP语言模型是切实有效的方法。随着疫情阴霾的散去，相信NLP技术会继续渗透到众多行业中。...该模型通过学习和预测故意掩膜的文本部分，在BERT的语言掩蔽策略上建立它的语言模型，并使用更大的小批量和学习率进行训练。...BERT模型基于去噪自编码器的预训练模型可以很好地建模双向语境信息，性能优于基于自回归语言模型的预训练方法。...结果表明以上技术和方法，提高了模型预训练的效率以及自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）下游任务的性能。...因此，新模型适用于下游任务所需的不同水平的语言理解。 推荐阅读 [1] 「自然语言处理（NLP）」 你必须要知道的 “ 十二个国际顶级会议 ” ！

    7.5K50

    使用人类棋手棋盘数据训练围棋机器人，实现数据预处理

    我们要打造一个能胜过人类的机器人，就必须要让机器人掌握人类的围棋思维模式，因此我们就需要使用人类棋手留下的棋盘数据训练机器人，让它从数据中掌握人类围棋思维存在的模式和套路。...很多围棋服务器公开了这些数据，这些围棋数据以一种叫Smart Game Format的方式存储，我们可以将其下载下来进行预处理后用于训练我们的神经网络，如此得到的网络，它的落子能力将远远超过上一节我们训练的网络机器人...，棋盘数据的解读烦琐耗时，为了将精力集中到网络训练上，我们将直接使用一个已经完成的数据解读类来帮我们解读棋盘数据。...A B C D E F G H J K L M N O P Q R S T 完成了数据的解析后，我们就得创建数据处理器，将下载的棋盘数据转换成网络可以识别的向量格式，然后喂给网络，滋养网络的发育。...我们要把数据分割成两部分，其中时间在2014年前的数据作为测试数据，之后的数据作为训练数据。

    91031

    如何处理变慢的API？

    如果其中一个连接到这些操作的API需要花很长时间，那么我们可能会遇到，如果处理不当视图就会混乱的情况。...但是，当您构建v1时，您可能不认为在开发UI时需要这种处理，因为当您开发它时，所有的API都会立即返回。您可能没有预料到API会在某些场景中或随着时间的推移而减慢。...所以你维护的“全局”状态越少越好。它不仅有助于保持代码简单和模块化，而且还为您提供更多自由去提高并发性。 在这种情况下，一种更好的方法是，不要处理来自慢速API的响应，而是简单地停止接收来自它的响应。...我不是在这里讨论它是好是坏，或者它是否是最好的方法，但是我发现用RxJS处理这些类型的情况是很方便的。...如果你的代码路径结合许多过滤器和选择器为用户操作服务,那么这一点尤为重要。 始终考虑大局–用户如何与您的代码交互,进而影响你正在使用的API?退一步,思考会出什么错，从源头处理这些情况。

    2K70

    自然语言处理在智能客服和聊天机器人中的应用

    总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~自然语言处理在智能客服和聊天机器人中的应用 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏...❤️ 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。...引言 随着人工智能的快速发展，NLP技术变得越来越重要，因为人们希望机器能够像人类一样理解和处理自然语言。智能客服和聊天机器人正是利用NLP技术来实现更加智能化的人机交互，提供更好的用户体验。 2....例如，将句子“我喜欢自然语言处理技术”分词为[“我”, “喜欢”, “自然”, “语言”, “处理”, “技术”]。 2.2 语法分析 语法分析是分析文本的语法结构，确定词汇之间的关系和句子的结构。...近年来，预训练的语言模型如BERT、GPT等取得了显著进展，使得机器在理解和生成文本方面更加出色。 5.2 数据质量和多样性 训练NLP模型需要大量的数据，但数据的质量和多样性对模型性能至关重要。

    84310

    自然语言处理在智能客服和聊天机器人中的应用

    总结 欢迎来到AIGC人工智能专栏~自然语言处理在智能客服和聊天机器人中的应用 ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客 该系列文章专栏：AIGC人工智能 其他专栏...❤️ 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中一个重要的研究方向，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言文本。...引言 随着人工智能的快速发展，NLP技术变得越来越重要，因为人们希望机器能够像人类一样理解和处理自然语言。智能客服和聊天机器人正是利用NLP技术来实现更加智能化的人机交互，提供更好的用户体验。 2....例如，将句子“我喜欢自然语言处理技术”分词为[“我”, “喜欢”, “自然”, “语言”, “处理”, “技术”]。 2.2 语法分析 语法分析是分析文本的语法结构，确定词汇之间的关系和句子的结构。...近年来，预训练的语言模型如BERT、GPT等取得了显著进展，使得机器在理解和生成文本方面更加出色。 5.2 数据质量和多样性 训练NLP模型需要大量的数据，但数据的质量和多样性对模型性能至关重要。

    54310

    OpenAI 开源机器人模拟 Python 库：优化API接口提升400%处理速度

    Mujoco-py 1.50.1.0带来了许多新的功能和显着的性能提升新功能包括以下几点： 高效处理并行模拟 GPU 加速的自动 3D 渲染 直接访问 MuJoCo 函数和数据结构 支持所有的 MuJoCo...新版本的MjSimPool接口的初步使用显示，速度超过旧版本的 400％，并且在一个已优化和受限的使用模式中（通过 Python 的多处理工具包获取相同水平的并行计算）仍然大约为旧版本的180%。...在上述（减速）动画中，OpenAI使用理随机化技术来改变一个机器人的纹理，帮助这个机器人辨识其身体（在将其从模拟器转移至现实时）。...请查看examples / disco_fetch.py以获取随机纹理生成的示例。 采用mujoco-py实现VR 由mujoco-py公开的API足以使虚拟现实交互而无需任何额外的C ++代码。...API和用法 开始使用mujoco-py的最简单的方式是使用MjSim class。 它是围绕模拟模型和数据的包装（wrapper），可让您轻松地进行模拟并从相机传感器中渲染图像。

    1.9K110
    点击加载更多

    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 - 2026 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 粤公网安备44030502008569号

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号

      领券