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...
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...
换一下同义词,AI就把句子意思弄反|华人研究者揭示NLP模型脆弱性
骗过AI如此简单。换了一个同义词,自然语言处理模型就读不对句子的意思了。麻省理工和香港大学的研究生们开发了一个算法,让AI在文本分类和推理问题上的正确率从80%下降到10%。测试原理这个模型的名字叫Textfooler,通过生经过微调的句子,来对自然语言文本分类和推理进行攻击。比如在著名的分类任务影评判断中,AI...
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...
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。
从BERT、XLNet到MPNet,细看NLP预训练模型发展变迁史
预训练过程计算2种注意力,微调过程去除了Query流,只保留Content流,因为不需要对token进行词表空间的预测,而是需要编码整个上下文语义用于下游任务(www.e993.com)2024年10月29日。2.3双向ARModel前面提到AutoRegression模型的缺点是只能单向编码,但它能够编码被预测的token之间的联系,即克服了BERT被mask字符间信息丢失的缺点。其次,通过上文...
替换一下同义词,AI就把句子意思弄反了|华人研究者揭示NLP模型脆弱性
换了一个同义词,自然语言处理模型就读不对句子的意思了。麻省理工和香港大学的研究生们开发了一个算法,让AI在文本分类和推理问题上的正确率从80%下降到10%。测试原理这个模型的名字叫Textfooler,通过生经过微调的句子,来对自然语言文本分类和推理进行攻击。
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%。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...
7天8卡训练32种语言,字节跳动推出多语言预训练新范式mRASP
除了拉近同义词的向量表示之外,mRASP还拉近了语义的向量表示。使用编码器输出向量作为句子的空间表征(L2normalizedaveraged-pooledencoderoutput),从TED平行测试集(经过过滤得到的15-way平行测试集,共2284条)中匹配到相似度(cosinesimilarity)最近的句子,计算Top-1准确度(sentenceretrievalaccuracy...
万字长文综述:给你的数据加上杠杆——文本增强技术的研究进展及...
(1)同义词替换(SR):从句子中随机选择非停止词。用随机选择的同义词替换这些单词;(2)随机插入(RI):随机的找出句中某个不属于停用词集的词,并求出其随机的同义词,将该同义词插入句子的一个随机位置。重复n次;(3)随机交换(RandomSwap,RS):随机的选择句中两个单词并交换它们的位置。重复n...