BERT是一种被掩蔽的语言模型,它使用这种技术来预测被掩蔽的单词。我们可以将传销视为“填空”概念,其中模型预测空白中可以容纳哪些单词。有不同的方法可以预测下一个单词,但在本文中,我们只讨论 BERT,即 MLM。BERT可以同时查看前面和后面的单词,以理解句子的上下文并预测被屏蔽的单词。因此,作为预训练的高级概述,它...
bert时期,例如用bert计算两个句子的相似度,其实可以理解为把两个句子的高维向量表征强行映射到同一个空间。由于模型小,参数少,表征能力弱,这样做其实非常生硬。在语境变化时,两个句子,既可以相似,又可以不相似。例如:“我爱吃香蕉”和“我爱吃橘子”,可以认为很像,也可以认为很不像,主要看任务是什么。而有一些词...
BERT 分数 1. 标记化和嵌入生成 2. 余弦相似度计算 3. 最佳匹配策略 4. 准确率、召回率、F1 分数计算 LLM评估有哪些指标? ROUGE 分数、BLEU、困惑度、MRR、BERTScore 数学和示例 困惑度 Perplexity 不要将它与 ChatGPT 的竞争对手困惑度 (Perplexity) 混淆,但它是用于评估语言模型预测答案中单词序列的能力的关键...
"""fromtransformersimportBertTokenizerif__name__=='__main__':bert_path='/home/zhongqiang/bigmodellearning/LLM/bert-base-cased'tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained(bert_path)example_text='Hello, my dog is cute'bert_input=tokenizer(example_text,padding='max_length',max_length=10,truncation=Tr...
LLM 代表大型语言模型。LLM 是深度学习模型,旨在理解类人文本的含义并执行各种任务,例如情感分析、语言建模(下一个单词预测)、文本生成、文本摘要等等。他们接受大量文本数据的训练。 我们每天都在使用基于这些 LLM 的应用程序,甚至没有意识到这一点。Google 将 BERT(Bidirectional Encoder Representations for Transformers...
和词与词间的 联系 不同，所以 BERT 可能学不到词语词间的相关关系。而只是预测出词的一部分也没...
3️⃣LayerNorm调节:把PostNorm换成GPT大模型训练常用的PreNorm(残差分支作用更显著,训练较稳定),又给embedding层之后加了个layer norm(很多LLM的常见操作)4️⃣FFN的激活函数:从LLaMa开始,大模型们都用SwiGLU这种GLU类型的FFN结构和激活函数,ModernBERT也把GELU改成了GeGLU...
2024年伊始:漫话LLMs和编程;Llamafile-将模型和推理代码嵌入单文件;ParadeDB:基于Postgres的ElasticSearch替代品开源;MosaicBERT:预训练双向编码器 1. 2024年伊始:漫话LLMs和编程 在2023年,大型语言模型(LLMs)已经成为程序员的无价之宝,显著加快了代码编写速度并帮助理解复杂的API或框架。虽然在复杂的系统编程方面存在...
大型语言模型(LLM)进化树 作者团队梳理了自2018年以来大语言模型的发展历程,并可视化成了这棵树的生长过程。对于模型的学习和选择,都非常有参考意义。 链接:链接大语言模型进化树早期BERT 一家独大 最后证明 GPT 的方向才是对的 一直一直坚持不懈的朝着目标前进 技能树点错方向可就太惨了 ...
大模型的内在基因 | #大语言模型 怎么样才能算是一个大语言模型(LLM)?实际上这个问题比较模糊,比如bert算不算是大模型呢?一个参数量上千亿的推荐系统模型,它是不是大模型呢?在这里,笔者认为,我们探讨的大模型应该满足两个条件,才能称之为当下语义下的大模型。首先它应该是生成式的,第二它的模型规模要足够大,...