自然语言处理阅读第二弹

HuggingFace

NLP中的自回归模型和自编码模型

  • 自回归:根据上文内容预测下一个可能的单词,或者根据下文预测上一个可能的单词。只能利用上文或者下文的信息,不能同时利用上文和下文的信息。
  • 自编码:对输入的句子随机Mask其中的单词,然后预训练过程的主要任务之一是根据上下文单词来预测这些被Mask掉的单词。同时根据上下文预测单词。
  • Sequence-to-Sequence:是encoder和decoder的结合。

安装环境

视频

BERT架构

  • 输入的修改
  • 预训练任务1
  • 预测任务2
  • 总结

李沐课程

相关推荐
金井PRATHAMA21 分钟前
意象框架:连接感知与认知的统一信息结构分析——基于上古汉语同源词意义系统的词源学与认知语言学探索
人工智能·自然语言处理
聚客AI28 分钟前
🧠深度解析模型压缩革命:减枝、量化、知识蒸馏
人工智能·深度学习·llm
SHIPKING39335 分钟前
【机器学习&深度学习】Ollama、vLLM、LMDeploy对比:选择适合你的 LLM 推理框架
人工智能·深度学习·机器学习
zzywxc7871 小时前
AI 行业应用:金融、医疗、教育、制造业领域的落地案例与技术实现
android·前端·人工智能·chrome·金融·rxjava
新智元1 小时前
刚刚,GPT-5 Pro 自证全新数学定理!OpenAI 总裁直呼颠覆,大佬们集体转发
人工智能·openai
新智元1 小时前
28 岁华人执掌 1.85 万亿科技巨头 AI 大权!一觉醒来,图灵奖得主也要向他汇报
人工智能·openai
居然JuRan1 小时前
从LoRA到QLoRA再到全量微调
人工智能
腾讯云开发者1 小时前
数字化下半场:数智融合如何驱动增长新势能?
人工智能
机器之心1 小时前
字节开源Seed-OSS-36B模型,512k上下文
人工智能·openai
北极的树1 小时前
从源码看Google LangExtract如何应对长文本数据挖掘的挑战
人工智能