深度学习>nlp>rnnlm实现
社区干货
大模型技术的发展与实践|社区征文
## 一、大模型的概念**大型语言模型,也称大语言模型、大模型(Large Language Model,LLM;Large Language Models,LLMs)** 。大语言模型是一种深度学习模型,特别是属于自然语言处理(NLP)的领域,一般是指包含数干亿... 实现让机器能够像人类一样阅读、书写和交流的能力,一直是学术界一个长期的研究课题,充满挑战。直到以chatGPT为标志性事件的大模型技术的出现,这一愿望才变得可能。大模型是语言模型发展的高级阶段,本节我们来梳理一...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
> 深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文
NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看的眼花缭乱,本系列主要会介绍一些重要的知识点,一些历史久远的模型就不介绍了,我个人觉得用处不大,我们的目标是像经典模型看齐,如GPT系列,BERT家族等等。🍡🍡🍡本系列准备先从词向量为切入点,然后介绍RNN模型并手撸一个RNN;接着会介绍RNN的改进LSTM及ELMO模型;最后会详细介绍GPT和BERT,以及它们的相同点和不同点。🍬🍬🍬让我们一起加油,走进NLP的世界叭。🚖🚖🚖## 词向...
图谱构建的基石: 实体关系抽取总结与实践|社区征文
# 引言作为一个专注于NLP的算法技术团队,我们一直致力于知识智能在各业务场景的价值落地,随着NLP技术的逐渐演变:从词表为王到词向量,再到以BERT为代表的预训练模型,再到最近横空出世的ChatGPT,让“技术赋能业务”... 实现方式:1. 先对文本段进行命名实体识别任务,抽出实体。2. 再对每个文本段的实体进行两两配对,形成主客体的实体对。3. 最后将实体对与文本段进行拼接,进行文本分类。例如:[CLS]实体对[SEP]文本段[SEP],文本分...
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万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 目标检测还是语义分割的榜单前几名基本都是用VIT实现的!!!朋友,相信你点进来了也是了解了VIT的强大,想一睹VIT的风采。🌼🌼🌼正如我的标题所说,作为一名CV程序员,没有接触过NLP(自然语言处理)的内容,这给理解VIT带来...
大模型的应用前景:从自然语言处理到图像识别 | 社区征文
这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和规模性训练数据,大模型能够实现更精准的图像分...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
>作者:火山引擎AML团队## 模型训练痛点关于模型训练的痛点,首先是技术上的。现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。,模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantMo...
干货| 火山引擎DataLeap的Data Catalog系统公有云实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494030&x-signature=nlPcq%2FSSVcPNPQ7ybIyWSO%2BqY00%3D)Data Catalog支持综合搜索、血缘分析、库表管理、元数据采集、备注问答、专题管理、OpenAPI等功能,和DataLeap其他功能... LM%3D)参考以上示例,JanusGraph的Partition Strategy可以支持设置的read/write Partition的value,并保证只读/写指定Partition的数据,从而达到数据隔离,我们将租户信息和Partition Strategy相结合,实现了多租户...
火山引擎大规模机器学习平台架构设计与应用实践
现在机器学习应用非常广泛,下表给出了几种典型的应用,包括自动驾驶、蛋白质结构预测、推荐广告系统、NLP 等。,模型并行的框架(Megatron-LM、DeepSpeed、veGiantMo...
从应用看火山引擎 AB 测试 (DataTester) 的最佳实践
同时实现分流服务接入和数据上班,从而实现了实验分流和指标计算。 产品后台的核心功能是实验管控,包括从实验设计到数据报告、再到上线发布的一站式流程,支持了非常丰富的特型实验;我们还提供了实验辅助工具和... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494071&x-signature=B4qAlVJIqOsM9LmhUniJsjMXo0M%3D) A/B 实验也是和研发流程紧密串联的,它和业务系统的服务端、客户端都有深度的对接。想要更大地提升过程中的效率、减少实...
观点|词云指北(上):谈谈词云算法的发展
不受限于 实现的算法,Wordle 名称来自提出螺旋线论文,可以说 Wordle 这个名字跟螺旋线算法较高强度的绑定。一般来说,在学术上,如果算法是基于螺旋线算法的,命名上就会在 Wordle 上进行变形,如:EdWordle 、ShapeWor... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=VS%2FcJYeIVJ9vMKLwlMDHp2YFvXc%3D)3. **在形状感知螺旋线的基础上** 使用常规词云放置单词的逻辑进行单词放置即可,其结果如下所示:一般采用循环神经网络RNN,以及变种如双向的RNN、LSTM和GRU等,但都存在一定的问题,如长文本序列上下文遗忘,难以并行等,而Transformer较好的解决了这些问题。中引入对话历史,来获得更好的语言模型,并用于 beam-search 解码,进一步提升识别效果。 在 Switchboard-2000h 的公开数据中,采用论文方法引入对话历史,将基于RNN-T的语音识别系统的性能在两个测试集上相对提升...
