可以发现上面的 Seq2Seq 方式只是将编码器的最后一个节点的结果进行了输出，但是对于一个序列长度特别长的特征来说，这种方式无疑将会遗忘大量的前面时间片的特征。每个单词（而不是一个字母，也不是一句话）是一个输出，为了满足自然语言的特征，单词与单词之间，是有关联的，不是相互独立的。即输入虽然没有序列，但输出是有序列的。即多个输入，如“我”、“打”、“你”，如果时序关系不同，其含义也是不相同的，即为

一般来说，xi的大部分元素（也就是特征）都是和最终的输出yi没有关系或者不提供任何信息的，在最小化目标函数的时候考虑xi这些额外的特征，虽然可以获得更小的训练误差，但在预测新的样本时，这些没用的特征权重反而会被考虑，从而干扰了对正确yi的预测。我们首先将数据集划分为训练集和测试集，由于模型的构建过程中也需要检验模型，检验模型的配置，以及训练程度，过拟合还是欠拟合，所以会将训练数据再划分为两个部分，

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那

ChatGPT是怎么变聪明的？​​想象一下，ChatGPT一开始就像个刚学说话的小孩，虽然懂一些知识，但回答得不太好。科学家们为了让它的回答更符合人类喜好，用了​​三步训练法​​，让它像打游戏升级一样，越练越强！第1步：先教它“标准答案”（监督学习）​​​​方法​​：从网上找一大堆问题和答案（比如“怎么煮咖啡？”），让ChatGPT学习正确的回答方式。​​结果​​：它学会了基本的对话能力，但还不够

首先，我们会把需要处理的文本序列转换为一个输入词嵌入向量(Word Embedding)，它负责将输入的词转换成词向量。然后，我们会为这些词向量添加位置编码(Positional Encoding)，从而为模型提供位置信息，如下图所示。由于Transformer模型不使用循环神经网络，因此无法从序列中学习到位置信息。为了解决这个问题，需要为输入序列添加位置编码，将每个词的位置信息加入词向量中。正弦

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那

首先，我们会把需要处理的文本序列转换为一个输入词嵌入向量(Word Embedding)，它负责将输入的词转换成词向量。然后，我们会为这些词向量添加位置编码(Positional Encoding)，从而为模型提供位置信息，如下图所示。由于Transformer模型不使用循环神经网络，因此无法从序列中学习到位置信息。为了解决这个问题，需要为输入序列添加位置编码，将每个词的位置信息加入词向量中。正弦

Adagrad优化算法就是在每次使用一个 batch size 的数据进行参数更新的时候，算法计算所有参数的梯度，那么其想法就是对于每个参数，初始化一个变量 s 为 0，然后每次将该参数的梯度平方求和累加到这个变量 s 上，然后在更新这个参数的时候，学习率就变为。Adagrad 的核心想法就是，如果一个参数的梯度一直都非常大，那么其对应的学习率就变小一点，防止震荡，而一个参数的梯度一直都非常小，那

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先说几个常用的可以下载数据集的地方和鲸社区（阿里天池（下面使用的数据集来源与。