大模型时代(2):大模型的基本原理详解
图像数据增强:通过对图像进行旋转、缩放、翻转等变换,生成更多样化的训练样本。文本数据增强:通过对文本进行同义词替换、删除、插入等变换,生成更多样化的训练样本。语音数据增强:通过对语音信号进行噪声添加、速度调整等变换,生成更多样化的训练样本。通过以上几个方面的扩展原理,我们可以看到,大模型不仅在基本原理和...
图灵奖数据库大师 Stonebraker 师徒对数据库近 20 年发展与展望的...
该系统还意识到了噪音词(例如,“the”,“a”)、同义词(例如,“TheBigApple”是“NewYorkCity”的同义词)、关键词和距离(例如,“drought”经常出现在“climatechange”附近)。当今领先的文本搜索系统包括Elasticsearch[23]和Solr[70],它们都使用Lucene[38]作为内部的搜索库。这些系统为存储和索引文...
BERT是否完美,语言模型又是否真正地理解了语言呢?
而语义关系却十分丰富:对于字词,我们有同义词(Synonymy),反义词(Antonymy),上义词(Hypernym),下义词(Hyponym),派生(Derivation)等丰富的关系;对于句子,我们有同义(Synonymy),矛盾(Contradiction),隐含(Entailment),前提(Presupposition)等关系--这些都是简单的「相似」所无法区分的。语境...
基于DA-BERT-CRF模型的古诗词地名自动识别研究——以金陵古诗词为例
为尽可能缓解古诗词地点实体识别一词多义问题,本文选择深度学习模型BERT进行预训练,原因在于BERT模型的核心机制Self-Attention可以利用文本中的上下文词语来增强目标词的语义表示,从而区分一词多义现象,但并非代表可以完全解决一词多义问题,具体还需要依靠数据集对模型的训练。特征3:训练数据集匮乏。古诗词实体识别研究仍处...
AAAI 2021线上分享 | BERT模型蒸馏技术,阿里云有新方法
这时,数据增强(dataaugmentation,DA)成为处理数据稀疏问题的常用策略,该策略基于标注训练集生成新数据,进而增强目标数据。但是,学界没有出现很多用于BERT知识蒸馏的高效数据增强方法。当前蒸馏增强方法往往手动设计,诸如基于同义词替换的thesaurus方法、利用聚合关系的单词替换或大型语言模型的预测方法。
BERT预训练模型系列总结(下)
MacBERT模型主要进行了以下修改:使用整词掩码及N-gram掩码两种方式选择待掩码的标记,其中unigram至4-gram的概率分别为为40%,30%,20%,10%(www.e993.com)2024年10月29日。为了解决MASK在预训练和微调不一致的问题,使用类似的单词进行masking。通过使用基于word2vec相似度计算的同义词工具包获得相似的单词。如果选择一个N-gram进行masked...
2022全球人工智能技术创新大赛—算法挑战赛选手比赛方案分享(二)
预训练模型大小采用Base,在NeZha主体结构后添加BertOnlyMLMHead层,该层将隐层编码表示映射到词向量空间中,从而预测被掩盖位置的token。其中,预训练过程中学习任务只使用MLM任务,mask方式为n-gram,mask比率为15%,训练过程中动态生成样本,学习率为1e-4,最后微调的模型对应的预训练mlm损失约为1.0左右。
谷歌发布万亿参数语言模型, AI的语言功能真的可以超越人类吗?
2013年,TomasMikolov和他在谷歌的团队构建了一个能够学习单词含义的架构。他们提出的word2vec算法可以映射同义词,还可以对同义词的大小、性别、速度进行建模,甚至可以学习诸如国家和首都等函数的关系。然而,理解上下文的能力仍处于缺失状态。这一领域的真正突破发生在2018年,当时,谷歌引入了BERT模型。
搜索中的 Query 理解及应用
Term重要性可以通过分等级或0.0~1.0的量化分值来衡量,如下图的case所示我们可以将term重要性分为4个级别,重要性由高到低分别是:核心词、限定词、可省略词、干扰词。对于重要级别最低的term可以考虑直接丢词,或者在索引库进行召回构造查询逻辑表达式时将对应的term用"or"逻辑放宽出现限制,至于计算...