研发LLM模型，如何用数值表示人类自然语言？

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Generative Pre-trained Transformer（GPT）模型技术初探

一.Transformer模型 2017年,Google在论文 Attention is All you need 中提出了 Transformer 模型,其使用 Self-Attention 结构取代了在 NLP 任务中常用的 RNN 网络结构.相比 RNN 网络结构,其最大的优点是可以并行计算.Transformer 的整体模型架构如下图所示 0x1:Transformer概览首先,让我们先将Transformer模型视为一个黑盒,如下图所示.在机器翻译任务中,将一种语言的一个句子作为输入…

千亿参数开源大模型 BLOOM 背后的技术

假设你现在有了数据,也搞到了预算,一切就绪,准备开始训练一个大模型,一显身手了,"一朝看尽长安花"似乎近在眼前 -- 且慢!训练可不仅仅像这两个字的发音那么简单,看看 BLOOM 的训练或许对你有帮助. 近年来,语言模型越训越大已成为常态.大家通常会诟病这些大模型本身的信息未被公开以供研究,但很少关注大模型训练技术这种背后的知识.本文旨在以 1760 亿参数的语言模型 BLOOM 为例,阐明训练此类模型背后的软硬件工程和技术要点,以促进大家对大模型训练技术的讨论. 首先,我们要感谢促成…

【NLP】揭秘马尔可夫模型神秘面纱系列文章（三）

向前算法解决隐马尔可夫模型似然度问题作者:白宁超 2016年7月11日22:54:57 摘要:最早接触马尔可夫模型的定义源于吴军先生<数学之美>一书,起初觉得深奥难懂且无什么用场.直到学习自然语言处理时,才真正使用到隐马尔可夫模型,并体会到此模型的妙用之处.马尔可夫模型在处理序列分类时具体强大的功能,诸如解决:词类标注.语音识别.句子切分.字素音位转换.局部句法剖析.语块分析.命名实体识别.信息抽取等.另外广泛应用于自然科学.工程技术.生物科技.公用事业.信道编码等多个领域.本文写作思路如下…

模型的元数据Meta -- Django从入门到精通系列教程

该系列教程系个人原创,并完整发布在个人官网刘江的博客和教程所有转载本文者,需在顶部显著位置注明原作者及www.liujiangblog.com官网地址. Python及Django学习QQ群:453131687 模型的元数据,指的是"除了字段外的所有内容",例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的'必须'. 想在模型中增…

三 Django模型层之Meta

模型的Meta选项本文阐述所有可用的元数据选项,你可以在模型的Meta类中设置他们 Meta选项 abstract 如果为True,就表示抽象基类 app_label 如果模型在INSTALLED_APPS之外被定义,则必须通过app_label声明它属于哪个app db_table 该模型所用数据表的名称.Django默认使用你的 model class 的名称和包含这个 model 的 app 名称来构建数据库的表名称. db_tablespace 表空间名字.默认值是项目设置中的DEF…

自然语言处理中的N-Gram模型

N-Gram(有时也称为N元模型)是自然语言处理中一个非常重要的概念,通常在NLP中,人们基于一定的语料库,可以利用N-Gram来预计或者评估一个句子是否合理.另外一方面,N-Gram的另外一个作用是用来评估两个字符串之间的差异程度.这是模糊匹配中常用的一种手段.本文将从此开始,进而向读者展示N-Gram在自然语言处理中的各种powerful的应用. 基于N-Gram模型定义的字符串距离利用N-Gram模型评估语句是否合理使用N-Gram模型时的数据平滑算法欢迎关注白马负金羁的博客 htt…

django模型的元数据Meta

模型的元数据,指的是“除了字段外的所有内容”,例如排序方式.数据库表名.人类可读的单数或者复数名等等.所有的这些都是非必须的,甚至元数据本身对模型也是非必须的.但是,我要说但是,有些元数据选项能给予你极大的帮助,在实际使用中具有重要的作用,是实际应用的‘必须’. 想在模型中增加元数据,方法很简单,在模型类中添加一个子类,名字是固定的Meta,然后在这个Meta类下面增加各种元数据选项或者说设置项.参考下面的例子: from django.db import models class Ox(mod…