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【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习
作者:喵喵爱编程 | 2024-07-22 16:55:03
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【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习
【人工智能与深度学习】自然语言处理中的深度学习
综述
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神经语言模型
卷积语言模型
循环语言模型
Transformer语言模型
多头注意力机制
一些使用技巧 (适用于多头注意力机制和位置信息嵌入) 以及如何从语言模型中解码
技巧1: 利用层标准化来稳定训练
技巧2: 学习率预热(Warmup)和逆方差学习率调整
技巧3: 谨慎初始化参数
技巧4: 标签平滑化
以下是我们之前讨论的方法的结果. 在右面列出的"ppl"代表困惑度(perplexity, 交叉熵的指数形式). ppl越低越好.
关于transformer语言模型的重要知识点
自注意力机制是平方时间复杂度的(任意词可以访问到其他所有词), 我们需要限制输入序列的最大长度.
Transformer有很好的扩展性
从语言模型中解码
贪婪解码可能不灵
穷举搜索亦不现实
以上内容的理解问答
综述
近年来令人瞩目的成就:
对于某些语言, 机器翻译比起人工翻译更受青睐
在一些问答数据集上, 机器超过人类水平
语言模型可以生成流利的段落 (比如, Radford et al. 2019)
用机器学习可以得到非常通用的模型, 从而对于每个不同的任务, 机器学习只需要少量与这个任务相关的知识
语言模型
语言模型给一段文字指定概率:
p ( x 0 , . . . x n ) p(x_0,...x_n)
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