大语言模型的预训练是指搭建一个大的神经网络模型并喂入海量的数据以某种方法去训练语言模型。大语言模型预训练的主要特点是训练语言模型所用的数据量够多、模型够大。 1.2 LLM预训练需求 预训练技术被广泛应用于各种机器学习任务,主要是为了解决以下问题: 数据稀缺性:在许多任务中,标记数据是很昂贵的,并且难以获取。
1. 神经语言模型 在上一节我们介绍了n-gram模型,为了控制参数数量,需要讲上下文信息控制在几个单词以内,也就是说,在预测下个单词时,只能够考虑前n个单词的信息(通常n≤4),这样无法学习到long-distance dependency. 而循环神经网络可以将任意长度的上下文信息存储在隐藏状态中,因此RNN在语言模型中得到了广泛应用。
控制网络目前被认为是在左背外侧前额叶和前扣带回等脑区实现,控制网络主要参与了言语计划和产出的过程。 该模型将注意力主要集中在整合部分,认为额下回是语言信息整合的重要脑区,其中BA44/46区与语音加工有关,BA44/45区与句法加工有关,BA45/47区则与语义加工有关。作者在2004年的一篇对于Broca区语言功能研究的...
卷积神经网络(Convolutional Neural networks) 卷积神经网络(CNNs或ConvNets)是一类神经网络架构,以处理图像和其他模态(如文本和视频)而闻名。 图2:用于文本理解的卷积神经网络(X. Zhang和LeCun,2015)。 迄今为止,ConvNets在小规模和大规模视觉识别方面取得了成功,但在序列建模方面并不太成功。它们易于并行化(对于GPU...
由于大语言模型的参数数量巨大,对大语言模型进行逆向工程是非常困难的。当前的机械可解释性研究通常在 Transformer 小型简化模型上进行。然而,这是一个非常有前途的方向,它提供了对神经网络对齐的深入见解,有望在未来引领大语言模型对齐的研究实现突破。 外部和内部对齐对于构建安全且值得信赖的人工智能至关重要。如果...
虽然LLMs擅长处理自然语言,但它们往往难以有效地遍历通常需要多跳关系来回答KGQA任务的复杂关系。本文介绍了GNN-RAG,这是一个新颖的框架,通过协同地结合图神经网络(GNNs)和LLMs的优势来弥合这一差距。 本文确定了现有KGQA方法中的一个关键痛点:LLMs在进行有效的多跳推理方面存在困难。传统方法,如语义解析,依赖于将...
【正版】基于混合方法的自然语言处理:神经网络模型与知识图谱的结合 Jose Manuel 介绍神经网络与知识图谱的结合 作者:何塞·曼努埃尔·戈麦斯-佩雷斯,罗纳德·德诺,安德烈·加西亚-席尔瓦出版社:机械工业出版社出版时间:2021年09月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥85.01 定价 ¥99.00 ...
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a) MPNN 消息传递神经网络简介 b) ProteinMPNN模型简介 i. 模型结构介绍(输入、输出、参数……) ii. 模型使用(主编程语言Python) c) 基于ProteinMPNN的蛋白质设计 i. 设计流程 ii. 实验结果 5. 平分秋色还是天壤之别?两种蛋白设计方法的比较 a) 深度学习模型具有更高的序列恢复率 ...