Transformer的解码器 解码器会接收编码器生成的词向量,然后通过这个词向量去生成翻译的结果。 解码器的Self-Attention在编码已经生成的单词 假如目标词“我是一个学生"-- 》masked Self- Attention 训练阶段:目标词”我是一个学生”是已知的,然后Self-Attention是对“我是一个学生” 做计算 如果不做masked,每次训练...
摘要:通过 pytorch 去构建一个 transformer 的框架 不是导包,不是调包侠 注意力机制是一个很宽泛(宏大)的一个概念,QKV 相乘就是注意力,但是他没有规定 QKV是怎么来的 通过一个查询变量 Q,去找到 V 里面比较重要的东西 假设 K==V,然后 QK 相乘求相似度A,然后 AV 相 阅读全文 » 19...
GPT是12层的transformer decoder,采用两阶段策略,在大型文本corpus上无监督地预训练模型,预训练完成后只需在下游任务上进行微调。 Google于2018年提出了具有划时代意义的预训练语言模型——BERT。BERT认为之前的语言模型如ELMo、GPT是单向的,但是语言理解应该是双向的。BERT抛弃了原始自左向右的语言模型,采用transformer ...
本文的主题是预训练语言模型的前世今生,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么,创新了什么,为什么效果那么好,主要原因是什么,以及为何说模型创新不算太大,为何说 Bert 是近年来 NLP 重大进展的集...
上面巴拉巴拉了一堆,都在为 BERT 的讲解做铺垫,而接下来要叙述的 Attention 和 Transformer 同样如此,它们都只是 BERT 构成的一部分。 8.1 人类的视觉注意力 Attention 是注意力的意思,从它的命名方式看,很明显借鉴了人类的注意力机制,因此,我们首先介绍人类的视觉注意力。 视觉注意力机制是人类视觉所特有的大脑信号...
Bert模型取得这么惊人的效果的前提是用到了强大的Transformer特征提取器,其次是用到了双向的上下文语义表示,BERT之后衍生了各类改进版BERT,其中改善训练方式、优化模型结构、模型小型化等方法去优化Bert,比较典型的有Roberta,AlBert,distilBert等更好,更快,更小的模型。
本文的主题是预训练语言模型的前世今生,会大致说下 NLP 中的预训练技术是一步一步如何发展到 Bert 模型的,从中可以很自然地看到 Bert 的思路是如何逐渐形成的,Bert 的历史沿革是什么,继承了什么,创新了什么,为什么效果那么好,主要原因是什么,以及为何说模型创新不算太大,为何说 Bert 是近年来 NLP 重大进展的集...
1、 中文文本分类,基于pytorch,开箱即用。模型包括: TextCNN,TextRNN,FastText,TextRCNN,BiLSTM_Attention,DPCNN,Transformer github源码链接 点击查看 测试对比 2、中文文本分类,预训练语言模型,基于pytorch,开箱即用。预训练语言模型包括:Bert,ERNIEgithub源码链接 点击查看 测试对比 ...
【1】2018年之前,预训练语料库的增长相对缓慢,直到BERT的发布,随后预训练语料库数量逐渐增加。随后,GPT-2、GPT-3、T5等模型的推出继续推动了发展。到2022年底,OpenAI发布了ChatGPT,对LLMs的关注达到了前所未有的高度。2023年,预训练语料库的构建和开源经历了爆炸性增长。
TLDR:本文对预训练语言模型和基于预训练语言模型的序列推荐模型进行了广泛的模型分析和实验探索,发现采用行为调整的预训练语言模型来进行基于ID的序列推荐模型的物品初始化是最高效且经济的,不会带来任何额外的推理成本。 论文:arxiv.org/pdf/2404.08796.pdf