Language Model estimates the probs that the sequences of words can be a sentence said by a human. Training it, we can get the embeddings of the whole vocabulary. UnConditional Language Model just assigns probs to sequences of words. That's to say, gi…

0. Overview What is language models? A time series prediction problem. It assigns a probility to a sequence of words,and the total prob of all the sequence equal one. Many Natural Language Processing can be structured as (conditional) language modell…

w HTTP The Definitive Guide Cookies themselves are not believed to be a tremendous security risk, because they can be disabled and because much of the tracking can be done through log analysis or other means. In fact, by providing a standardized, scr…

感覺這次黑客松的程度屬於初階,但是節奏很快,內容緊湊.概念部分解說較多,以致實驗時間縮短,有些只能看demo有點遺憾.幸好有video-taped,事後回溯可以看看能不能replicate實驗.總體而言,真是充實的一天,講者都是經驗豐富的黑客,收穫豐富.也很感謝一位同學陪伴了我一整天,回想我們在網絡安全課,在機房重灌linux十多次到深夜12點的經歷,相識相知真是一種緣分. 先上流程,光看就覺得吸引. 物聯網主要攻擊層面 實驗之一:怎麼監聽小米手環通訊.手上剛好有一隻別人送的,待會可以試試hac…

本文对神经语言处理中的分析方法进行了综述,并根据研究的突出趋势对其进行了分类,指出了存在的局限性,指出了今后研究的方向.…

有了一个语言模型,就要判断这个模型的好坏. 现在假设: 我们有一些测试数据,test data.测试数据中有m个句子;s1,s2,s3-,sm 我们可以查看在某个模型下面的概率: 我们也知道,如果计算相乘是非常麻烦的,可以在此基础上,以另一种形式来计算模型的好坏程度. 在相乘的基础上,运用Log,来把乘法转换成加法来计算.   补充一下,在这里的p(Si)其实就等于我们前面所介绍的q(the|*,*)*q(dog|*,the)*q(-)- 有了上面的式子,评价一个模型是否好坏的原理在于: a g…

0 简述 Transformer最大的问题:在语言建模时的设置受到固定长度上下文的限制. 本文提出的Transformer-XL,使学习不再仅仅依赖于定长,且不破坏时间的相关性. Transformer-XL包含segment-level 循环机制和positional编码框架.不仅可以捕捉长时依赖,还可以解决上下文断片问题 fragmentation problem.可以学到比RNNs长80%的依赖,比vanilla Transformers长450%.在长短序列上都取得了更好的结果.与van…

Motivation 无需参数更新的 In-Context Learning 允许使用者在无参数的更新的情况下完成新的下游任务,交互界面是纯粹的自然语言,无 NLP 技术基础的用户也可以创建 NLP 系统: ICL 存在的主要问题是模性能的不稳定性(与 Prompt 的设计强相关),也就是高方差.主要包括三个影响因素: Template: Example 的选取: Example 的排列顺序(Permutation). Analysis 导致不稳定性的原因: majority label bia…

http://52opencourse.com/111/斯坦福大学自然语言处理第四课-语言模型(language-modeling) 一.课程介绍 斯坦福大学于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan Jurafsky 和 Chirs Manning教授授课:https://class.coursera.org/nlp/ 以下是本课程的学习笔记,以课程PPT/PDF为主,其他参考资料为辅,融入个人拓展.注解,抛砖引玉,欢迎大家在“我爱公开课”上一起探讨学…

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要 自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域.随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行.以GPT-3 175B为例--部署独立的微调模型实例,每个都有…