Sampling Informative Training Data for RNN Language Models 西北大学 Northwestern University 本文是西北大学发表于 ACL 2018 的工作,在这项工作中,针对递归神经网络(RNN)语言模型训练数据的选择,我们提出了一种无监督重要性抽样方法。为增加训练集所包含的信息量,本文方法优先抽样由易于查询的n-gram语言模型确定的,具...
提供两个框架CBOW和Skip-gram,CBOW是利用上下文信息来预测中心词,输入的上下文信息并不是拼接而是简单加和作为输入,而Skip-gram利用中心词预测上下文信息。针对NNLM计算量大的缺点提出了新的训练技巧Hierarchical Softmax(将Softmax多分类转换为多个二分类)和Negative Sampling(负采样)。该模型在训练过程中获得很有价值的副...
使用向量来表示整个短语使得Skip-gram模型更具表现力。旨在通过组合单词向量来表示句子含义的其他技术,例如递归自动编码器,也将受益于使用短语向量而不是单词向量。 2 还描述了一种负采样(negative sampling)的分层softmax的简单替代方案 3 关于单词之间没有顺序的问题,作者提出一种方法来学习短语。基于单词的模型如何扩...
为此,可以采用一些优化技巧,如分层Softmax、负采样(Negative Sampling)等来加速训练。 2.2 训练技巧一:参数初始化 2.2.1 为什么要让输入和输出有相似的分布? 在训练神经网络时,参数的初始化对模型的收敛速度和效果有重大影响。如果不重视初始化,可能会导致以下问题: 问题一:极端的初始输出 如果输出层的权重初始化过...
Within each training batch, the researchers generate similarity pairs by sampling sequences through an LLM. The CE loss facilitates identification of the closest matches, while the reverse KLD loss fine-tunes the model to mirror similarity distributions—ensuring high similarity for close matches and ...
Top-k Sampling增强了确定性和随机性之间的平衡,使其适用于各种任务。核抽样或Top-p抽样结合了可预测性和多样性,有利于语言建模。多样波束搜索有助于释义和图像字幕,而约束波束搜索则用于释义、文案和SEO优化。Topk、TopP、TopKP的组合在创意写作方面表现出色。这些技术使LSTM模型能够在一系列应用程序中生成适合特定...
nGram包快速n-gram分词指南说明书 Guide to the ngram Package Ve rsi on 3.2.1Fast n-gram Tokenization Drew Schmidt and Christian Heckendorf
Negative Sampling Part IV:衡量指标 softmax相关求导 word2vec Part I:背景 特征表达是很基础的一步,我们通常用向量去表示一个事物,比如文本中的词向量,知识图谱中的知识向量,...word2vec 在NLP任务中,需要将自然语言交给计算机来处理,但是计算机无法直接理解人类的语言,所以首先要将语言数字化。词向量提供了一...
所以word2vec是一个工具,这个工具包含了CBow和Skip-gram两种模型来计算word vector。CBow和Skip-gram也可以用于NNLM,但是word2vec并不是这么做的,它针对NNLM的缺点提出了新的训练技巧Hierarchical Softmax和Negative Sampling。 CBow模型 (Continuous Bag-of-Words Model) ...
In the process, we learn a lot of the basics of machine learning (training, evaluation, data splits, hyperparameters, overfitting) and the basics of autoregressive language modeling (tokenization, next token prediction, perplexity, sampling). GPT is "just" a very large n-gram model, too. ...