LLaMA模型,全称为LargeLanguageModel,是一种基于Transformer架构 的大规模预训练语言模型。其设计旨在通过深度学习技术,理解和生成自然语 言,从而在各种NLP任务中表现出色。LLaMA的核心架构包括以下组件: 多头自注意力机制:这是Transformer模型的关键部分,允许模型 ...
大规模预训练与知识迁移:开放数据选择预训练;多LoRa混合的专家系统;开放知识利用 BaichuanSEED: Sharing the Potential of ExtensivE Data Collection and Deduplication by Introducing a Competitive Large Language Model Baseline 2024-08-27|Baichuan Inc, RUC, PKU| 42 http://arxiv.org/abs/2408.15079v1 https:...
同时,广泛而严格的基准研究验证了 scBERT 在细胞类型注释、新细胞类型发现、批处理效应的稳健性和模型可解释性方面的卓越性能。 该研究以「scBERT as a large-scale pretrained deep language model for cell type annotation of single-cell RNA-seq data」为题,于 2022 年 9 月 26 日发布在《Nature Machine I...
前文也提到了GPT和BERT的预训练任务Autoregressive language modeling和masked language modeling,它们也分别是自回归语言模型和自编码语言模型无法替代的预训练任务,后续的一些PTMs中探索的新的预训练任务均是在此基础上追加的。下表中总结了目前一些常见的预训练任务。对于单资源数据输入(单语言纯文本),往往从挖掘文本间...
「预训练」(Pre-training),模型通过不同的预训练任务在未标记数据上进行训练。 「微调」(Fine-Tuning),首先使用预训练的参数初始化 BERT 模型,然后使用来自下游任务的标记数据对所有参数进行微调。 3.1)无监督预训练(Pre-training) 「任务1」:屏蔽语言模型 Masked Language Model(「MLM」) ...
大规模预训练视觉语言模型:密集视频字幕 (Vid2Seq: Large-Scale Pretraining of a Visual Language Model for Dense Video Captioning )【转发】@周健工:谷歌刚刚发布了视频大模型! Vid2Seq!它是一种预训练...
语言模型(Language Model, LM)指的是计算机对语言概率分布进行建模的一种方法,它在自然语言处理领域中具有举足轻重的地位。随着深度学习技术的不断发展,以Transformer为代表的模型已经成为目前最常用的语言模型。 大规模预训练技术(Large-scale Pretraining)则是指使用大规模数据集对模型进行预训练,从而使得模型具备更好...
题目为 scBERT as a large-scale pretrained deep language model for cell type annotation of single-cell RNA-seq data。 数据介绍 由于模型训练包括两个阶段,即对未标记数据的自监督学习和对特定任务数据的微调,因此两个阶段中使用的数据集是从不同来源收集的,以避免数据泄漏。在第一阶段,大量没有注释的...
scBERT as a large-scale pretrained deep language model for cell type annotation of single-cell RNA-seq data 论文摘要 在单细胞RNA-seq数据的基础上对细胞类型进行标注是研究疾病进展和肿瘤微环境的先决条件。这里作者表明,现有的方法通常缺乏策划的标记基因列表,对批量效应处理不当,难以利用潜在的基因-基因互动...
百川智能——baichuan-7B Baichuan-7B是由百川智能开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。基于 Transformer 结构,在大约 1.2 万亿 tokens 上训练的 70 亿参数模型,支持中英双语,上下文窗口长度为 4096。在标准的中文和英文 benchmark(C-Eval/MMLU)上均取得同尺