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bert关键词摘要直播_bert怎么读(2024年12月全新视觉)

内容来源：天哥SEO所属栏目：导读更新日期：2024-11-29

bert关键词摘要

我被这本LLM新书彻底征服了！𐟌Ÿ 𐟓š 这本书简直是LLM领域的圣经！它深入浅出地讲解了如何利用预训练的大型语言模型，将其能力应用到各种场景中，比如文案生成、摘要提取等等。更棒的是，它还介绍了如何构建一个超越关键词匹配的语义搜索系统，让你的搜索更具智能性。 𐟒ᠥœ襮ž际操作中，这本书指导你如何搭建一个高级的大型语言模型流水线，以便对文本文档进行聚类并深入探索它们的主题。通过采用密集检索和重新排名等技术，你可以构建出更为智能的语义搜索引擎，彻底颠覆传统的关键词搜索。 𐟓š 此外，这本书还详细讲解了如何应用现有的库和预训练模型进行文本分类、搜索和聚类等操作。通过学习基础Transformer模型的架构，比如BERT和GPT，你可以更好地理解这些模型的工作原理。 𐟔 书中还深入探讨了大型语言模型的训练过程，特别是基础Transformer模型的架构，例如BERT和GPT。你还会了解到如何为特定应用优化大型语言模型，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习等多种方法。 𐟌Ÿ 总的来说，这本书提供了丰富的实践指导，帮助你在利用大型语言模型方面取得更多的价值。无论你是初学者还是资深开发者，这本书都值得一读再读！

LLM神书：提文本处理力 𐟓š 这本书将带你走进大型语言模型（LLM）的奇妙世界，教你如何利用这些先进的AI工具来处理文本数据。 𐟔 通过预训练的LLM，你可以轻松实现文本拷贝、摘要等任务，让写作变得更加高效。 𐟔Ž 超越关键词匹配，构建语义搜索系统，让你的搜索结果更加精准。 𐟓Š 利用LLM进行文本分类和聚类，让你能够更深入地理解大量文本文件。 𐟓栦œ줹樿˜将介绍如何使用现有的库和预训练模型来进行文本分类、搜索和聚类。 𐟚€ 构建高级LLM流水线，探索文本文档的主题，让你的文本处理能力更上一层楼。 𐟔砦𗱥…夺†解LLMs的架构，如BERT和GPT，以及它们是如何被训练的。 𐟛 ️ 掌握优化LLMs的不同方法，包括生成模型微调、对比微调和上下文学习，以适应特定应用的需求。 𐟌Ÿ 通过这些方法，你将能够充分利用LLM的能力，为你的文本处理项目带来巨大的价值。

AI基础大模型与行业大模型的差别是啥？ AI基础大模型（如GPT-3、BERT等）与行业大模型的主要区别在于它们的设计目的、训练数据的来源以及应用场景。下面是这两类模型的一些关键差异： 1. 设计目的： - 基础大模型：通常被设计为通用型，旨在处理广泛的任务和领域。这些模型通过在互联网上的大量文本数据上进行预训练，学习到了语言的一般结构和模式，因此可以应用于多种自然语言处理任务。 - 行业大模型：是基于基础大模型进一步调整或专门训练得到的，目的是为了更好地服务于特定行业的需要。比如金融、医疗、法律等行业都有其特有的术语、规则和需求，行业大模型会针对这些特点进行优化。 2. 训练数据： - 基础大模型：使用的是广泛的公开可用数据集，这些数据可能包括维基百科、书籍、新闻文章等多种来源。 - 行业大模型：除了利用基础大模型的预训练成果外，还会加入特定领域的专业文献、报告、案例研究等高质量的数据，以使模型更加贴合该行业的实际应用环境。 3. 应用场景： - 基础大模型：由于其通用性，可以跨多个领域使用，例如生成文本、回答问题、翻译、摘要生成等。 - 行业大模型：则专注于解决特定行业的复杂问题，如法律文件分析、医学诊断支持、财务报表解读等，提供更加精准和专业的服务。 4. 性能与精度： - 行业大模型因为经过了对特定领域数据的微调，所以在处理相关任务时往往能提供更高的准确性，并且能够理解行业内复杂的语义和上下文。 5. 定制化与可扩展性： - 基础大模型提供了强大的起点，但可能需要额外的微调才能很好地适应具体的应用场景。 - 行业大模型则是已经过一定程度的定制化，可以直接或稍加调整后即用于生产环境中，减少了从零开始训练的时间和资源成本。总之，行业大模型是在基础大模型的基础上，通过进一步的学习来获得更深入的专业知识和能力，从而更好地满足特定行业的需求。

BLEU详解：评估核心 BLEU，全称Bilingual Evaluation Understudy，是机器翻译和文本生成评估中的核心指标。它的核心思想是通过比较生成文本与参考文本的n元组（n-grams）匹配度来计算分数。 BLEU的特点 𐟌 自动化：不需要人工评分，效率高。语言无关：适用于任何语言。轻量化：计算简单，适合大规模使用。 BLEU的计算方法 𐟧元组匹配：将生成文本和参考文本分解为n元组，统计匹配次数。精确率：计算生成文本中每个n元组与参考文本n元组的匹配比例。加权几何平均：对不同长度的n元组精确率取加权几何平均。长度惩罚（BP）：防止生成过短文本得高分。最终得分：综合精确率和长度惩罚计算BLEU分数。 BLEU的优缺点 𐟌Ÿ 优势：效率高：自动化计算，适合大规模评估。通用性强：语言无关。标准化：成为机器翻译领域的评估基准。局限：忽视语义：只关注词汇匹配，无法捕捉句子语义。对长句敏感：少量错误可能显著降低分数。依赖参考文本：多参考文本能显著提高分数，但难以全面衡量语言多样性。应用场景 𐟓‹ 机器翻译：测试翻译模型输出质量。例如，比较翻译结果与参考翻译的n元组匹配。文本生成：评估生成的摘要、标题等与目标文本的相似度。多模态生成：检测图像描述生成结果与参考描述的匹配程度。最佳实践 𐟒እ䚥‚考文本：提供多个参考文本可提高评估覆盖面。选择适当n元组：n=1衡量词汇匹配；n≥2关注短语和句子结构。结合其他指标：补足BLEU在语义衡量上的不足，如ROUGE、METEOR。优化长度惩罚：确保生成文本长度适中。分数解释谨慎：BLEU仅反映形式匹配，不直接代表质量。 BLEU的改进方法 𐟚€ 加权BLEU：增加长n元组的权重。语义扩展：结合词向量（如BERT）衡量语义相似性。 BLEURT：将BLEU与深度学习结合，捕捉更深层次语义。 METEOR：在BLEU基础上加入同义词匹配与词形变化。案例分析 𐟓Š 机器翻译评估：提供多组参考翻译，分别计算两模型BLEU分数，选择得分更高者。例如，模型A得分0.75，优于模型B的0.65。自动摘要评估：比较生成摘要与人工摘要的n元组匹配。BLEU得分0.82，表明生成摘要接近人工水平。

𐟌𓦠‘型RAG模型论文解读𐟓– 𐟎‰探索AI新领域！今天，我们将深入解读一篇引领潮流的论文：《RAPTOR: RECURSIVE ABSTRACTIVE PROCESSING FOR TREE-ORGANIZED RETRIEVAL》。𐟓š 𐟌𒠒APTOR，一个创新的文本检索方法，通过递归嵌入、聚类和总结文本块，构建了一个多层次的树形结构。这不仅是一个高效的检索模型，更是对知识理解和信息检索方式的一次深远变革！𐟌Ÿ 𐟔 论文的亮点在于其递归摘要能力，能够构建从底层到顶层的不同抽象级别的树形结构，显著提升多个任务上的传统检索增强型语言模型表现。更令人惊叹的是，当与GPT-4结合使用时，在QuALITY基准测试上的准确率惊人地提高了20%！𐟚€ 𐟛 ️ RAPTOR运用了多项先进技术，如SBERT嵌入为文本块生成向量表示，软聚类实现更灵活的文本分组，以及降维技术UMAP和高维空间中的文本语义结构保持。贝叶斯信息准则(BIC)则智能地确定了最佳聚类数。𐟒ኊ𐟓 论文在NarrativeQA、QASPER和QuALITY三个数据集上进行了严格的测试，与传统的SBERT、BM25和DPR方法相比，RAPTOR展现了卓越的性能。这无疑为信息检索领域设立了新的性能基准。𐟏† 𐟔 展望未来，RAPTOR不仅优化了传统检索方法，更预示着信息检索新时代的到来。我们期待这项技术能进一步推动AI研究和应用的进步。𐟌ˆ 𐟒젤𝠥﹒APTOR模型有何看法？你认为它将如何影响AI领域的发展？欢迎在评论区留言讨论！𐟒쀀

谷歌推出10门免费AI课程，快来学习！谷歌最近发布了一系列免费的AI课程，不需要任何先决条件或费用。以下是这10门课程，绝对值得你一试：生成式人工智能简介 𐟓š 这是一门简短的课程，介绍生成式人工智能的基本概念。大型语言模型简介 𐟌 了解大型语言模型（LLM）的应用和改进，参加这门简短课程。负责任人工智能简介 𐟤– 这是谷歌产品中实施负责任人工智能的入门级微课程，介绍谷歌的7个人工智能原则。生成式人工智能基础知识 𐟓– 包含大型语言模型简介和负责任人工智能简介的综合性课程。图像生成简介 𐟖𜯸 介绍扩散模型，这是一种在图像生成领域显示潜力的机器学习模型。编码器-解码器架构 𐟔犥�𙠧𜖧 器-解码器架构，用于机器翻译和摘要等任务。注意力机制 𐟑€ 介绍注意力机制，使神经网络能够专注于输入序列的特定部分。变换器模型和BERT模型 𐟤 完成此课程后，您可以获得徽章！创建图像字幕模型 𐟓𗊦•™您如何使用深度学习创建图像字幕模型。生成式人工智能工作室简介 𐟎芥�𙠧”Ÿ成式人工智能工作室的功能和选项，以及如何通过产品演示使用它。这些课程涵盖了AI的多个方面，从基础知识到高级应用，适合不同层次的学习者。快来体验吧！

自然语言处理：让机器理解人类语言自然语言处理（NLP）是人工智能和语言学的一个交叉领域，致力于让计算机理解、处理和生成自然语言，从而实现与人类的自然对话能力。NLP的核心任务可以分为两大类：自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。 𐟌 应用领域机器翻译：自动将一种语言翻译成另一种语言，例如Google翻译。情感分析：分析社交媒体和产品评论等文本数据，以了解消费者的情感倾向。智能客服和聊天机器人：通过自然对话提供客户支持和解答咨询。文本摘要：自动提取长篇文章的主要内容，帮助用户快速获取信息。语音识别和合成：理解用户的语音指令，并将文本转换为语音输出。 𐟒ᠦŠ€术进展近年来，深度学习技术的引入极大推动了NLP的发展，特别是基于Transformer结构的模型，如BERT和GPT系列。这些模型在多个NLP任务上达到了人类水平的性能。 𐟚렩⤸𔧚„挑战语言多样性：世界上有数千种语言，每种语言都有独特的语法和文化背景。为所有语言开发高质量的NLP系统是一个巨大的挑战。语言歧义性：语言中的歧义（如一词多义）仍然是NLP处理中的难点。上下文的多变性导致机器有时难以正确理解单词或句子的确切含义。理解与推理：当前的NLP模型在处理常识推理和复杂的逻辑推理时仍然表现有限。理解复杂的句子结构、情感变化或隐含含义对于机器来说是困难的。偏见和公平性：NLP模型可能会学习到数据中的偏见（如性别、种族偏见），导致在实际应用中产生不公平的决策或判断。这是一个亟需解决的问题。 𐟌Ÿ 未来发展未来，NLP有望在更深入的语义理解、跨语言处理和迁移学习等方面取得进一步进展，同时也将应用于更多的领域，如医疗、法律和金融等。 𐟧 神经语言程序学定义和起源：神经语言程序学是由理查德ⷧ�𗥋’和约翰ⷦ 𜦞—德在20世纪70年代提出的一种心理学和沟通技巧理论。它主要研究人类的思维模式、语言表达和行为之间的相互关系，旨在通过改变人们的语言和思维方式来改善行为和心理状态。核心概念：包括“表象系统”（Representational Systems），即人们通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等感官来感知和处理信息。不同的人可能在某一种或几种表象系统上更为敏感，例如，有些人更擅长通过视觉形象来记忆和思考，而有些人则更依赖听觉信息。还有“心锚”（Anchoring）的概念，它指的是一种将特定的情感或行为与某种刺激（如一个动作、一个声音或一个图像）联系起来的心理机制。应用领域：在心理治疗和咨询领域，神经语言程序学被用于帮助患者克服恐惧、焦虑等负面情绪，改变不良的行为习惯。在教育领域，它可以用于教学设计和师生沟通。教师可以根据学生的表象系统特点来选择教学方法，更好地传达知识，提高学生的学习效果。在销售和市场营销方面，它可以帮助销售人员更好地理解客户的心理需求，运用合适的语言技巧来提高销售成功率。

大语言模型LLM：你不可不知的7大能力 𐟌Ÿ LLM是什么？ LLM（大语言模型）是自然语言处理（NLP）领域中的一颗璀璨明珠，它基于深度学习，拥有庞大的参数规模和训练数据量。凭借其自注意力机制（如Transformer架构），LLM能够精准捕捉文本中的复杂语义联系，在各种语言任务中表现出色。 𐟒ꠌLM的能力亮点语言理解：LLM能够深入理解文本语义，识别复杂的语义关联。在情感分析、问答系统以及信息抽取等任务中，它都能大放异彩。语言生成：LLM能够生成流畅自然的文本。它在智能客服、文章写作、代码创作以及自动摘要等场景中，表现出色。跨任务迁移：经过预训练，LLM可以适应分类、翻译、生成等多种任务，无需从头开始训练，少样本、零样本学习也不在话下。多语言支持：LLM经过多语言数据训练，能够理解多种外语，并进行跨语言翻译、信息检索，打破语言壁垒。上下文记忆：处理长文本和复杂对话时，LLM能够基于长上下文生成连贯内容，追踪对话走向、总结长文信息。 𐟚砌LM的短板及解法准确性存疑：有时会生成不实信息（即幻觉现象），这可能是由于训练数据有偏、陈旧或错误，且无法实时更新。对策是引入知识图谱辅助、开发事实验证模块，结合检索增强生成（如RAG）获取新数据。文本长度受限：处理超长文本时，由于模型架构处理长序列的成本高，上下文窗口有限，长对话或文档记忆差。可以通过开发高效架构（如Longformer、GPT-4改进版）扩窗口、分段记忆聚信息、层次化生成先摘再细化。专业性欠佳：在医学、法律等领域，LLM的答案可能不靠谱，这可能是由于训练数据中专业知识不足。可以在高质量专业数据微调、融合专用小模型，或引入多模态（图像、表格等）辅助。解释性差：LLM的预测过程似“黑箱”，内部复杂难理解，导致用户难以信任输出。可以使用LIME、SHAP等可解释AI技术亮依据、Grad-CAM展示关键文本、输出附可信度评分增强信任。资源消耗大：LLM的训练与推理需要大量的计算资源和存储空间，实时应用会有延迟，因为参数多、复杂度高。可以通过压缩模型、分布式计算提高效率，研发ALBERT、TinyBERT这类轻量高性能模型。

自然语言处理（NLP）进阶指南如果你觉得这篇文章对你有帮助，别忘了点赞和关注哦！感谢你的支持~ 现代NLP模型 𐟓š Transformer模型：了解Transformer的基础结构是关键，包括自注意力、位置编码和多头注意力。动手实现一个Transformer模型，并尝试应用于翻译等任务。预训练语言模型：BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是双向注意力和掩盖语言模型的代表。GPT（Generative Pre-trained Transformer）则是自回归模型和生成任务的典范。还有其他预训练模型如RoBERTa、XLNet、T5等，都值得一探究竟。 NLP项目实战 𐟚€ 文本分类：新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等项目都是不错的实践机会。序列到序列任务：机器翻译、摘要生成、对话系统等任务都可以通过序列到序列模型来实现。文本生成：文本补全、文章生成、对话生成等任务都是文本生成的应用场景。信息抽取：命名实体识别（NER）、关系抽取、事件检测等任务都需要从文本中提取信息。进阶与研究方向 𐟔 多语言处理：处理多语言数据的挑战和解决方案是自然语言处理的一个重要方向。大规模预训练和微调：如何针对特定任务微调大规模预训练模型是一个值得研究的问题。对抗性学习和鲁棒性：提高模型在面对对抗样本和噪声数据时的鲁棒性是增强模型性能的关键。工具与资源 𐟛 ️ 常用数据集：IMDB、20 Newsgroups、SQuAD、GLUE等都是经典的NLP数据集。在线课程和教材：Coursera、Udacity、edX上的NLP课程都是学习的好资源。经典教材如《Speech and Language Processing》、《Deep Learning for Natural Language Processing》也值得一读。研究论文与文档：ACL、EMNLP、NAACL等会议论文以及ArXiv上的最新研究动态都是获取最新研究成果的好途径。总结 𐟓 这条学习路线从基础理论到实际操作，涵盖了自然语言处理的各个方面。通过系统的学习和项目实践，你将逐步掌握NLP的关键技术和应用，为未来深入研究或实际工作打下坚实基础。

SciBERT：新篇章，领域专强 𐟌Ÿ SciBERT：领域专用的BERT模型 𐟌Ÿ SciBERT，一项由Allen AI在EMNLP 2019上发布的研究，探索了如何使用计算机和生物医学领域的论文数据来预训练BERT模型。通过这种方式，SciBERT在相关领域的下游任务中展现了卓越的性能。 𐟓š 数据集的构建 𐟓š 为了训练SciBERT，研究人员从Semantic Scholar获取了1.14亿篇论文。与传统的BERT预训练不同，SciBERT不仅使用了论文的摘要部分，还扩展到了全文数据。尽管数据集主要涵盖了生物医学和计算机领域，但值得注意的是，计算机领域的论文仅占18%，而生物医学领域的论文则占据了82%。 𐟔砩ℨ𛃨🇧苠𐟔犓ciBERT的模型结构与BERT Base完全一致，预训练目标也涵盖了MLM（掩码语言模型）和NSP（下一句预测）。研究人员使用了BERT的官方代码进行预训练，确保了模型的一致性和质量。 𐟓Š 预训练数据统计 𐟓Š 通过对论文进行分句处理，平均每篇论文包含154个句子，总共约有3.17亿个token。这个数据集的规模与BERT的预训练数据集（3.3亿）相当，确保了SciBERT在领域内的广泛覆盖。 𐟔„ 词表的选择 𐟔„ 考虑到BERT和SciBERT预训练集所属领域的差异，研究人员没有直接使用BERT的词表。相反，他们使用了sentencepiece创建了一个新的词表，大小为约31K。统计显示，大约42%的token是重复的，这种词表的选择在实验阶段表明对模型效果的提升是有益的。 𐟓ˆ 实验结果 𐟓ˆ 在多个下游任务中，SciBERT都表现出了显著的优势，尤其是在生物医学和计算机领域的相关任务上。这些结果证明了SciBERT在领域内预训练的有效性和实用性。 𐟔 未来展望 𐟔 随着科学研究的不断进步，SciBERT有望成为生物医学和计算机领域研究的重要工具，为相关领域的自然语言处理任务提供强大的支持。

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