预训练大概是目前LLM中最吃经验和money的地方,导致大家都开始藏着掖着了,整个领域逐渐由开源分享变成半Close状态了。 从短期商业来看,这无可厚非;但长远来讲,这绝对不利于预训练技术的发展,也不符合CS的发展趋势。 下面抛一些潜在的topic: 1.预训练的问题建模:目标是什么?loss怎么设计近乎问题的本质,这个目前选择...
2.2 Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型 书名:GPT图解:大模型是怎样构建的 作者名:黄佳 本章字数:1819字 更新时间:2024-12-11 17:23:11首页 书籍详情 目录 听书 加入书架 字号 背景 手机阅读举报 后续精彩内容,请登录阅读上QQ阅读APP看书,第一时间看更新...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
在信息检索系统中,文本的表示通常依赖于向量化技术,如TF-IDF、Word2Vec、GloVe等。近年来,基于大模型如BERT和GPT和deepseek取得了显著的进展,能够通过上下文关系更准确地捕捉文本的语义信息。本示例通过大模型将文本映射为固定长度的嵌入向量,并利用FAISS(Facebook AI Similarity Search)高效地搜索最相似文档#人工智能 ...
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...
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GPT图解:大模型是怎样构建的第2课 问君文本何所似:词的向量表示Word2Vec和Embedding第2课问君文本何所似:词的向量表示Word2Vec和Embedding咖哥和小冰正准备开始今天的课程,有人走进数据科学讲习所。来人是老朋友,马总。马总:咖哥,小雪。忙呢?<pclas
Macadam是一个以Tensorflow(Keras)和bert4keras为基础,专注于文本分类、序列标注和关系抽取的自然语言处理工具包。支持RANDOM、WORD2VEC、FASTTEXT、BERT、ALBERT、ROBERTA、NEZHA、XLNET、ELECTRA、GPT-2等EMBEDDING嵌入; 支持FineTune、FastText、TextCNN、CharCNN、BiRNN、RCNN、DCNN、CRNN、DeepMoji、SelfAttention、HAN、...