SLM:Statistical language model,统计语言模型 NPLM:Neural Probabilistic Language Model,神经概率语言模型 N-gram language models:N元语言模型 1.1 语言模型 所谓语言模型,即将人类的自然语言通过形式化或者数学的方式进行表示,以便在计算机中表示并能让计算机程序自动处理。语言具有一定的层次结构,并且可以划分为不同的语...
统计语言模型 统计语言模型(Statistical Language Models, SLM)是一种利用概率和统计理论来表示文本中词汇、短语和句子的相对频率的模型。SLM在许多自然语言处理任务中都有应用,如语音识别、文本生成、机器翻译等。 n-gram模型 n-gram模型是一种常见的SLM,其中n表示窗口内的词数。以下是一个使用Python的例子来展示n-g...
算法面经-NLP部分 概率/统计语言模型(PLM, SLM) 语言模型是一种对语言打分的方法;而概率语言模型把语言的“得分”通过概率来体现 具体来说,概率语言模型计算的是一个序列作为一句话可能的概率 Score("什么 是 语言 模型") --> 0.05 # 比较常见的说法,得分比较高 Score("什么 有 语言 模型") --> 0.01 # ...
NLP之统计语言模型SLM(三) 统计语言模型是用来计算一个句子产生概率的概率模型。 句子S由w1 , w2 , … , Wn组成,我们将S这个序列出现的概率表示为P(S),既然S=w1 , w2 , … , Wn,那么就有P(S)=P(w1 , w2 , … , Wn). 利用条件概率有 P(S)=P(W1 , W2 , … , Wn)=P(W1)·P(W2|W1)...
3. 统计语言模型(Statistical Language Model, SLM)统计语言模型是“单个字母/单词/词序列”的概率分布,假设有一个 m 长度的文本序列,统计语言模型的目的是建立一个能够描述给定文本序列对应的概率分布。0x1:统计语言模型基本公式统计语言模型从统计(statistic)的角度预测句子的概率分布,通常对数据量有较大要求。对于...
SLM(Standard Language Model,标准语言模型) 3. XX Network(XX网络) 孪生网络(Siamese Network) 伪孪生网络(Pseudo-Siamese Network) 胶囊网络(Capsule Network) Sigmoid 信念网络(Sigmoid Belief Network,SBN) 自联想神经网络(Auto-Associative Neural Network) ...
互换语言建模(SLM) 翻译语言建模(TLM) 替代语言建模(ALM) 句子边界目标(SBO) 下一句子预测(NSP) 句子顺序预测(SOP) 序列到序列语言模型(Seq2SeqLM) 去噪自动编码器(DAE) 嵌入 图8:T-PTLM 中的嵌入 分类法 为了了解以及跟踪各种 T-PTLM 的...
我们将讨论如何扩展这一基本范式,以进一步提高结果或适用性。 (5)基于提示的训练策略:也有训练参数的方法,提示、LM或两者都有。 总结: (1)预训练LM的主要训练目标是某种预测文本x的概率的目标组成 (2)SLM(标准语言模型):一般从左到右以自回归的方式完成预测...
rStar-Math 显著提高了小语言模型(SLM)的数学推理能力,在模型规模显著缩小(1.5B-7B)的情况下,其性能可媲美甚至超越 OpenAI o1。 尽管使用了较小的策略模型(1.5B-7B)和奖励模型(7B),rStar-Math 的表现仍明显优于最先进的 System 2 基线。 除了MATH、GSM8K 和 AIME 等可能存在过度优化风险的知名基准之外,rSt...
此外,作者额外加入了一套 TinyStories-Instruct 数据集,来训练一批指令微调的 SLM,并测试他们的指令跟随能力,也就是第四项 Instruct。 作者主要和 GPT-Neo 以及 GPT-2 的小中大杯进行了对比。 3. 模型初始化 让我们正式开始复现! 3.1 决定模型的参数