自监督和pretrain的区别
社区干货
大模型助力科技革命:2023年的里程碑与大模型的未来展望 | 社区征文
和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)0. Transformer 架构0. 预训练与微调(Pretraining and Fine-tuning)0. 分布式训练(Distributed Training)和混合精度训练(Mixed Precision Training)以上是一些大模型所会采用的部分技术列举。通过这些高级技术和策略才共同支持了大模型的开发和应用,使其在各种复杂任务中取得了出色的性能。但是于此同时,大模型也带来了训练成本、计算资源和数据隐私等多方面的挑战。!...
技术人年度回顾:大模型驱动的变革与影响|社区征文
选择一个预训练模型:** 基于需要选择一个适当的预训练模型。例如,你可以选择一个像BERT、GPT或其他任何现有的大型预训练模型。**2.准备无监督语料:** 根据应用领域或特定任务,收集或选择一个相应的无监督数据集。... BERT等大模型的基本架构和训练方法。通过阅读相关论文和开源代码,我逐渐掌握了使用大模型进行自然语言处理、图像识别等任务的方法。**模型训练:**模型训练分为四个阶段:预训练(Pretraining)、监督微调(Supervis...
探索大模型知识库:技术学习与个人成长分享 | 社区征文
# 前言大语言模型(LLM,Large Language Model)是针对语言进行训练处理的大模型,建立在Transformer架构基础上的语言模型,大语言模型主要分为三类:编码器-解码器(Encoder-Decoder)模型、只采用编码器(Encoder-Only)模... train_data = pd.read_csv('train.csv')test_data = pd.read_csv('test.csv')# 实例化 tokenizer 和模型tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')model = BertForSequenceClassificat...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
下面我给大家分享一个基于预训练模型的命名实体识别(NER)应用:1.安装所需库:```bashpip install torch transformers```2.导入所需库```pythonimport torchfrom transformers import BertTokenizer, BertForTokenClassification```导入PyTorch和Hugging Face的Transformers库,并加载预训练的BERT模型和tokenizer。```pythonmodel_name = "bert-base-uncased"tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_nam...
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自监督和pretrain的区别-优选内容
自监督和pretrain的区别-相关内容
从混合部署到融合调度:字节跳动容器调度技术演进之路
懂车帝等 Feed 服务和搜索提供内容列表的后端服务,它们大量应用机器学习模型进行服务优化,属于重度算力要求服务。视频处理、机器学习和大数据服务属于偏离线的服务,它们为推广搜离线训练、视频处理、数据报表... 比如扩展资源类型的定义和实现、Quota 的准入和超用、排队机制和抢占策略、Gang 语义和灵活调度单元。我们将其实现为 Dispatcher + Schedule + PreBinder 的分布式架构,基于乐观并发的策略实现了一个既能满足...
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... 以提升模型的表达能力和特性。1. 预训练与调整:预训练模型将广泛用于图像识别。依据规模性预训练模型的应用,可以加速模型训练过程,提升性能。1. 弱监督学习:运用弱监督学技术,只有部分图象标识才能更有效地训练...
「ACL 2023」发榜!火山语音推出业内首个借助视频信息的端到端语音翻译模型
团队率先探索使用无标记音视频数据进行自监督预训练,以学习上下文表示;此外使用在纯音频语料库上训练的S2ST模型引入跨模态蒸馏,进一步降低对视觉数据的要求。在两种语言对的实验结果表明,无论噪声类型如何,AV-Tran... **利用文本-语音对比学习提出针对语音合成的韵律文本表征 (CLAPSpeech: Learning Prosody from Text Context with Contrastive Language-Audio Pre-Training)**。这次,我们会特别介绍受限概率模型如何来快速生成句子。包含 CGMH、MHA、TSMH 等一系列算法。但有一部分内容这里不会介绍,就是对抗学习(Adversarial learning)... 第二个动机是我们不仅仅需要利用成对的表格和文本句子,这样一个成对数据来训练,我们实际上这种成对的数据是非常少的。在实际应用中,我们还是希望去利用原始文本(Raw text)来训练,并且从原始文本当中学到模板(Tem...
mGPU 技术揭秘 :新一代 Kubernetes GPU 共享调度方案
训练和推理等场景,当下的云原生基础设施已不再局限于传统的硬件,也包含了 GPU、RDMA 等各种新兴的异构设备,以及精细化的设备管理方式。如[第一篇文章](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzk0NDMzNjkxNw==&mid... 算力和显存两种资源的“撮合”需要由调度器来完成。也就是说,调度器不仅需要决策将 Pod 调度到哪个节点,还需要进一步决策将该 Pod 中的各个容器分别调度到该节点的哪些 GPU 上。卡级别的 Binpack/Spread 策略...
接入流程
初始化 环境依赖创建语音合成 SDK 引擎实例前调用,完成网络环境等相关依赖配置。 SpeechEngineGenerator.PrepareEnvironment(getApplicationContext(), getApplication());创建引擎实例语音合成 SDK 如下方式获取相... 用于区分不同的用户,在线合成必需配置; DEVICE_ID, 用于区分不同的设备,可选配置; 因为 TTS 服务端的要求,如果不配置 UID 或配置为空字符串会导致无法使用在线合成,因此使用在线合成一定要配置 UID, 离线合成则没...
浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文
选择最准确的函数去描述数据集中自变量X1,X2....Xn 和因变量Y之间的因果关系。这个过程就称之为机器学习的训练也叫拟合。这里还需要明确几个概念,训练集、验证集、测试集训练集,最开始用来训练的数据集被称为训... 半监督学习与监督学习是很相似的,主要在与多了伪标签生成环节,也就是给无标签的数据人工 贴标签。半监督分类、半监督回归、半监督聚类、半监督降维- 强化学习:针对于一些既不能用监督学习也不能用半监督和无...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
灵活应用到自己的工作生活中。# 2. 预训练语言模型 预训练语言模型本质上属于自监督学习。那什么是自监督学习呢?自监督学习是在无须提供人工标注数据的基础上,通过数据上构造的监督信号进行学习。本质上它属... tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")model = BertModel.from_pretrained("Langboat/mengzi-bert-base")```# 3. Prompt Learning Prompt Learing作为2021年NLP领域的...
大模型技术的发展与实践|社区征文
**预训练语言模型**、**大语言模型**。从技术上讲,语言模型是提高机器的语言智能的主要方法之一。一般来说,LM旨在对单词序列的生成概率进行建模,从而预测后面(或中间空缺的)单词的概率。LM的研究在学术界和产业界都受到了广泛的关注。例如,最近网络上非常热火的ChatGPT技术,也是大模型的一种应用。OpenAI 的 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 系列是大语言模型的典型代表,作为目前为止,公认最强的 GPT-4 架构,它已经...
