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干货收藏！DeepSeek为何钟情蒸馏模型？大模型蒸馏技术全方位拆解
转载自AI科技评论随着BERT等预训练模型横空出世，NLP方向迎来了一波革命，预训练模型在各类任务上均取得了惊人的成绩。随着各类预训练任务层出不穷，也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息，进而增强BERT对背景知识或常识信息的编码能力。本文主要关注于如何在BERT中引入知识图谱中信息，并survey了目前已公布的若干种方法，欢迎大家批评和交流。1、《ERNIE
len('Wifi不行')=6但bert对'Wifi不行'编码后的shape是[1,3,768]，所以bert认为这句话的len(）是3而cnn因为卷积核的大小所以对数据的长度有要求，数据的任一维度尺寸都要大于卷积核。所以用len（）去筛选数据的尺寸是不严谨的。我就是这么搞的，结果老是报错，最后33k的数据中找出这么一条奇葩数据，也是服气了。。。。
情感分析作为自然语言处理的一个重要分支，近年来随着深度学习技术的兴起而得到了快速发展。从最初的基于规则的方法，到后来的机器学习模型，再到现在的深度学习框架，情感分析的技术迭代展现了对更复杂、更细微情感理解的追求。其中，卷积神经网络（CNN）和注意力机制的结合，为情感分析提供了新的视角和解决方案。
此外，随着改进版Transformer架构（如Reformer、Longformer和Switch Transformer等）的出现，其在资源利用效率和处理超长序列的能力上得到了进一步优化和增强。Transformer组件详解：描述了Transformer的几个关键方面，如编码器包含六个包含自我注意力和前馈神经网络两层子层的块，而解码器同样包含六个块，但比编码器多一个用于处理编码器输出的多头注意力
BERT（双向编码器表示法自转换器）是一种领先的深度学习模型，它在许多语言理解任务中都显示出卓越的性能。BERT模型基于转换器编码器架构，并通过自监督学习在大量未标记文本数据上进行预训练，随后针对特定任务进行微调。这种预训练和微调的方法推动了BERT在11种语言理解任务上创下新的最佳成绩，从而迅速获得了广泛关注。
NLP最著名的Bert语言模型详细解读
近一年来，NLP领域发展势头强劲，从ELMO到LSTM再到去年最牛叉的Google Bert，在今年年初，Facebook又推出了XLM模型，在跨语言预训练领域表现抢眼。实验结果显示XLM在XNLI任务上比原来的state-of-the-art直接高了4.9个百分点；在无监督机器翻译WMT’16 German-English中，比原来的state-of-the-art高了9个BLEU；在有监督的机
本文转载自JayLou娄杰，知乎专栏《高能NLP》作者，已与原作者取得联系，已获授权。原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76912493https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536本文以QA形式总结对比了nlp中的预训练语言模型，主要包括3大方面、涉及到的模型有：单向特征表示的自回归预训练语言模型，统称为单向模型：ELMO/ULMF
笔记
BERT 模型是一种双向变换器，使用掩码语言建模目标和对包含多伦多图书语料库和维基百科的大型语料库的下一句预测的组合进行预训练。BERT 旨在通过联合调节所有层中的左右上下文来预训练未标记文本的深度双向表示。
GPT：GPT也有后续的迭代版本，如GPT-2和GPT-3，每个版本都在模型大小和能力上有所提升，特别是GPT-3，它拥有1750亿参数，能够处理非常复杂的语言任务。- BERT：BERT之后有多个变种，如RoBERTa（Robustly optimized BERT），它在BERT的基础上进行了更多的数据训练和优化。- GPT：GPT，尤其是GPT-3，由于其强大的生成能力，被用于各种创造性写作
将句子的概率分解为各个单词条件概率的乘积，如果文本较长, 条件概率的估算会非常困难（维数灾难），所以就规定当前词只和它前面的n个词有关，与更前面的词无关，每一个词只基于其前面N个词计算条件概率 —— N-gram语言模型，一般N取1到3之间。词的静态表征，不能解决同义词问题，如水果中的“苹果”和苹果公司的“苹果”，词向量表示是一样的，而实际上这两词的意思完全不一样。，来作为我们每个词的向量表示（词
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。
任务目标：输入文本（如“这部电影剧情紧凑，演员演技出色！”），输出情感标签（正面/负面）。微调数据：带标签的情感语料，示例：文本标签“这部电影剧情紧凑，演员演技出色！正面“画面模糊，音效刺耳，不推荐观看。负面BERT的训练过程通过“预训练筑基+微调适配”实现知识迁移：预训练用无监督任务从海量文本中学习语言本质，微调则用少量标注数据将通用知识转化为任务能力；而推理则是微调后模型对新数据的高效预测。这
Transformer, BERT, and GPT: Including ChatGPT and Prompt Engineering, 出版于2023年11月，作者是奥斯瓦尔德·坎佩萨托（Oswald Campesato）奥斯瓦尔德·坎佩萨托( Oswald Campesato )：专门研究深度学习、Java、Android和TensorFlow。
本文章不是模型微调，是从零构架大模型，是基于Bert架构的。本文主要分两块，一个是tokenizer的构建。二是模型的构建和训练。
文章系统综述了预训练语言模型(PLM)在通用文本嵌入(GPTE)中的基础与高级角色。PLM使文本嵌入从专用走向通用，并正迈向多模态、多语言、多任务的大一统。数据合成、对比学习和大模型上下文窗口是当前提升性能的关键。未来嵌入模型需具备推理能力、安全意识和解耦能力，而不仅是追求更高维度。
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当你的任务目标明确、输入和输出相对固定，并且更侧重于对输入文本的理解时，BERT 是一个性价比极高且效果出色的选择。典型应用场景:文本分类 (Text Classification):情感分析: 判断一段评论是正面的、负面的还是中性的。新闻分类: 将新闻文章自动归类到体育、科技、财经等频道。意图识别: 在对话系统中，判断用户输入的意图是“查询天气”还是“播放音乐”。命名实体识别 (Named En
文章是"向量数据库POC指南"系列之二，重点讲解在大模型落地过程中如何科学选择embedding模型。文章介绍了embedding的本质、三类向量特性对比、评估模型的八大要素（如上下文窗口、分词方式、向量维度等），并对Word2Vec、BERT、BGE-M3等主流模型进行了分析。最后提供了实施建议，强调应根据业务场景选择最适合的模型，而非追求单一最优解。
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本文原作者：梁源，经授权后发布。原文链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1465005机器阅读理解和问答是自然语言处理领域的一个火热主题。该任务旨在让机器像人类一样阅读理解。前面两篇文章对BERT的官方源码以及在序列标注上的应用进行了介绍，本篇文章将介绍如何利用BERT来解决阅读理解与问答问题。1. 阅读理解与问答简介...
VQ-VAE 以其独特的离散表征学习方法，为图像压缩、生成和理解等任务提供了新的解决方案。它不仅在技术上有所创新，而且在实际应用中展现出了巨大的潜力。无论是新手入门还是专家拓展，VQ-VAE 都值得深入研究和探索。
路径无法对应，查看config.py文件，修改bert_dir为下载的Chinese-BERT-wwm-master。目录，注意修改文件名bert_config.json 为 config.json。
python使用Bert模型本地训练实现语义理解NLP-AI
Bert模型是一个通用backbone，可以简单理解为一个句子的特征提取工具更直观来看：我们的自然语言是用各种文字表示的，经过编码器，以及特征提取就可以变为计算机能理解的语言了。
一、前言bert作为优秀的预训练模型，在序列标注、文本分类和文本匹配任务中，即使利用少量的标注数据，就可以取得非常好的结果，因此bert也是目前NLP中最火的预训练模型。bert根据参数量大小分为base版，large版和xlarge版，同时bert的演进版有albert，robert。其中albert版可以理解为bert版本的mini版，虽然是mini版但是有时候在同一任务，反而表现的更好（可惜
用bert实现多分类。注意点标签投影的设计。dataset的设计等
建立bert文本分类的流程首先对数据用sample(frac = 1.0)随机打乱from sklearn.preprocessing import LabelEncodertrain_data = train_data.sample(frac = 1.0)lbl = LabelEncoder().fit(train_data['LABEL'])train_data['LABEL'] = lbl.
本文提供了完整的BERT文本分类微调指南，涵盖从数据准备到模型部署的全流程。主要内容包括：1) 数据加载与预处理，支持自定义和公开数据集；2) BERT模型初始化与训练配置，包含学习率、批次大小等参数设置；3) 评估指标计算与训练过程可视化；4) 模型推理示例；5) 性能优化技巧，如学习率调度、数据增强和处理类别不平衡；6) 常见问题解决方案。该指南采用HuggingFace生态工具，实现高效微调
MPRC的学习目标是给定两个句子，判断这两个句子是否说的是一个意思，相当于输入一对句子做二分类。样例数据如下第一列代表y值，1意思相同，2意思不同，后面分别是句子1的id，句子2的id，句子1的内容，句子2的内容。相当于输入一对句子给模型，而Bert的预训练部分也是输入也是一对句子，两者输入基本相同，预训练基于输入无监督学习语义知识，微调部分基于输入迁移预训练的模型参数去做分类。从网络上下载预训练
Bert（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，由Google在2018年提出。Bert模型在自然语言处理领域取得了重大突破，被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。Bert模型的核心思想是通过大规模无监督预训练来学习通用的语言表示，然后再通过有
或者随机的用某个字去代替这个字，然后将mask后的句子全部输入给BERT，BERT是一个seq2seq的架构，它能输出一个等长的向量，然后将mask的位置输出的字与原本盖住的字得到loss，最后去做梯度下降,这个就是MLM任务的基本原理. 以BERT为代表的encoder-only的架构的预训练都是以MLM类似填空题为主的，区别于GPT的问答机制。除了上面说的类似BERT 的MLM方法去预训练一个
可能是版本的升级pretrained_config_archive_map这个字段做了修改，以Bert为例，这个字段改为了‘BERT_PRETRAINED_CONFIG_ARCHIVE_MAP’。Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。per_gpu_train_batc
小白学大模型：一文吃透 BERT！原理 + 实战运用全讲透
基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学
自2022年底ChatGPT爆火以来，在过去2年多的时间里，银行业大模型建设如火如荼，头部银行构建从算力、模型、数据到平台的企业级大模型应用支撑体系，并已在知识助手、代码助手、智能客服等内部流程赋能型场景实现降本增效、优化体验。
ComfyUI是一款基于节点式工作流的Stable Diffusion界面工具，通过可视化节点连接实现精细化的图像生成控制。其核心优势在于：1）直观展示完整生成流程，便于调试；2）模块化设计支持自由组合复杂工作流；3）可保存和共享工作流配置；4）智能缓存提升效率。典型工作流包含模型加载、文本编码、采样、解码等节点，还能扩展ControlNet、LoRA等高级功能。相比传统WebUI，ComfyUI
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