importtorch.nnasnn from torchimportTensorclassSimpleRNN(nn.Module):def__init__(self,in_dims:int,hidden_dims:int,out_dims:int):super(RNN,self).__init__()self.w0=nn.Linear(in_dims+hidden_dims,hidden_dims)self.w1=nn.Linear(hidden_dims,out_dims)defforward(self,x:Tensor,h_p:Tensor):h...
随着深度学习技术的发展,Embedding作为NLP中的一个重要概念,已经引起了广泛的关注和应用。Embedding,直译为“嵌入”,是一种将高维数据映射到低维空间的技术。在NLP中,Embedding可以将文本、单词、句子等语言单位转换为固定长度的向量,从而实现文本的数学化表示。这些向量可以捕捉到文本的语义信息,从而为后续的文本处理和分...
NLP 结合了人工智能和计算语言学,帮助计算机理解并响应人类语言,其应用场景广泛,包括虚拟助手、聊天机器人、翻译服务和情感分析等。诸如 BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT 和 GPT-4 之类的 NLP 模型和Zilliz Cloud之类的向量数据库能够进一步增强 NLP,简化基于语义相似性检索相似文档或短语的过程。
今天,依然是「X」Embedding in NLP系列专题,本文为初阶第二篇,我们将深入介绍在 2023 年爆火的大语言模型 NLP 模型,包括 BERT、XLNet 等基础模型和 GPT、PaLM 等。 01. 火爆2023 年的 10 大语言模型 大语言模型(LLM)是一种机器学习模型,可以执行各种 NLP 任务,包括文本翻译、回答问题、根据知识库分类和生成...
在「X」Embedding in NLP 进阶系列中,我们介绍了自然语言处理的基础知识——自然语言中的 Token、N-gram 和词袋语言模型。今天,我们将继续和大家一起“修炼”,深入探讨神经网络语言模型,特别是循环神经网络,并简要了解如何生成 Embedding 向量。 01.深入了解神经网络 ...
在「X」Embedding in NLP 进阶系列中，探讨神经网络语言模型，特别是循环神经网络，并简要了解生成Embedding向量的方法。首先，深入理解神经网络的构成，包括神经元、多层网络和反向传播算法。神经元是神经网络的基本单元，其公式是将所有输入进行加权求和，加上可选的偏置项。通常，神经元在加权求和后使用非...
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练语言模型,旨在通过双向上下文理解来提高NLP任务的性能。BERT基于Transformer架构,通过无监督的学习方式预训练大量文本数据,并在多个NLP任务上取得了显著成果。 ELMoELMo(Embeddings from Language Models)是一种基于LSTM的语言模型,通过逐层训练来捕获...
在「X」Embedding in NLP 进阶系列中,我们介绍了自然语言处理的基础知识——自然语言中的 Token、N-gram 和词袋语言模型。今天,我们将继续和大家一起“修炼”,...
在 AI 中，Embedding 扮演着极其重要的角色。首先，它能大大降低数据的维度，从而提高计算效率。其次，通过 Embedding，AI 模型能够捕捉到数据之间的隐含关系和结构。例如，在自然语言处理（NLP）中，词向量（word embeddings）能够将语义相近的词汇映射到相邻的向量空间中，这样模型就可以更好地理解和处理语言数据。1....
在上一篇文章中,我们已经科普了什么是自然语言处理(NLP)、常见用例及其与向量数据库的结合。今天,依然是「X」Embedding in NLP 系列专题,本文为初阶第二篇,我们将深入介绍在 2023 年爆火的大语言模型 NLP 模型,包括 BERT、XLNet 等基础模型和 GPT、PaLM 等。