问:什么是Transformer模型,它为什么在NLP领域如此重要? 答:Transformer模型是一种基于自注意力机制的深度学习模型,能够在处理序列数据时并行化计算,从而显著提高效率。Transformer通过自注意力机制捕获序列内的全局依赖关系,无需像RNN那样顺序处理数据。它在NLP领域的重要性在于,Transformer模型是许多先进NLP模型(如BERT、GPT...
T5(Text-to-Text Transfer Transformer):T5是一种通用的文本生成模型,使用了编码器-解码器结构。它将不同的自然语言处理(NLP)任务转换为文本到文本的转换任务,可用于机器翻译、摘要生成、问题回答等多个NLP任务。 XLNet:XLNet是一种基于Transformer架构的预训练模型,采用了自回归和自编码器的组合方式进行训练。它在语...
先同样是自我介绍。 然后出了一道“智力题”? 10个袋子,1000个球,你用球填充袋子,然后就固定了。现在来一个客户,无论他要1~1000哪个数量,你都能通过组装几个袋子给他。 我开始对面试官说可以动态规划:第一个袋子放1个,第二个袋子放2个,这个时候3=1+2,所以第三个袋子不用放3个,放4个;此时5=4+1,6=...
b)判别式模型:有限样本 -> 判别函数 = 判别式模型 -> 预测 如果对条件概率 P(m|o) 建模,就是判别模型。其基本思想是有限样本条件下建立判别函数,不考虑样本的产生模型,直接研究预测模型。代表性理论为统计学习理论。 CRF是一种判别式模型。MEMM不是一种生成式模型,它是一种基于下状态分类的有限状态模型。 2...
NLP 大语言模型面试题目 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域中的重要分支,涉及到对人类语言的理解和生成。在NLP中,大语言模型是指具备大规模训练语料库的神经网络模型,可以用于生成自然语言文本、回答问题和完成其他语言相关任务。本文将介绍几个常见的大语言模型面试题目,并给出相应的代码示例...
大家好,今天给大家分享一套某车企的NLP算法面试题!以下是面试题目。 问题1、CNN原理及优缺点 CNN是一种前馈神经网络,通常包含5层,输入层,卷积层,激活层,池化层,全连接FC层,其中核心部分是卷积层和池化层。 优点:共享卷积核,对高维数据处理无压力;无需手动选取特征。
10月11日,Google AI Language 发布了论文BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,提出的 BERT 模型在 11 个 NLP 任务上的表现刷新了记录,包括问答 Question Answering (SQuAD v1.1),推理 Natural Language Inference (MNLI) 等: ...
01.大语言模型基础 1.llm概念 1.分词 1.激活函数 1.语言模型 2.jieba分词用法及原理 3.词性标注 4.句法分析 5.词向量 LLM为什么Decoder only架构 NLP三大特征抽取器(CNN-RNN-TF) NLP面试题 image NLP面试题.md Word2Vec README.md 02.大语言模型架构 ...
杨杨在努力yes创建的收藏夹默认收藏夹内容:算法工程师面试!NLP、大语言模型会出哪些题目?,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
T5(Text-to-Text Transfer Transformer):T5是一种通用的文本生成模型,使用了编码器-解码器结构。它将不同的自然语言处理(NLP)任务转换为文本到文本的转换任务,可用于机器翻译、摘要生成、问题回答等多个NLP任务。 XLNet:XLNet是一种基于Transformer架构的预训练模型,采用了自回归和自编码器的组合方式进行训练。它在语...